The Mass Growth and Stellar Ages of Galaxies: Observations versus Simulations
Notice bibliographique
Résumé
Using observed stellar mass functions out to $z=5$, we measure the main progenitor stellar mass growth of descendant galaxies with masses of $\log{M_{*}/M_{\odot}}=11.5,11.0,10.5,10.0$ at $z\sim0.1$ using an evolving cumulative number density selection. From these mass growth histories, we are able to measure the time at which half the total stellar mass of the descendant galaxy was assembled, $t_{a}$, which, in order of decreasing mass corresponds to redshifts of $z_{a}=1.28, 0.92, 0.60$ and $0.51$. We compare this to the median light-weighted stellar age $t_{*}$ ($z_{*} = 2.08, 1.49, 0.82$ and $0.37$) of a sample of low redshift SDSS galaxies (from the literature) and find the timescales are consistent with more massive galaxies forming a higher fraction of their stars ex-situ compared to lower mass descendants. We find that both $t_{*}$ and $t_{a}$ strongly correlate with mass which is in contrast to what is found in the EAGLE hydrodynamical simulation which shows a flat relationship between $t_{a}$ and $M_{*}$. However, the semi-analytic model of \citet{henriques2015} is consistent with the observations in both $t_{a}$ and $t_{*}$ with $M_{*}$, showing the most recent semi-analytic models are better able to decouple the evolution of the baryons from the dark matter in lower-mass galaxies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».