Dynamical masses of brightest cluster galaxies – II. Constraints on the stellar IMF
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use stellar and dynamical mass profiles, combined with a stellar population analysis, of 32 brightest cluster galaxies (BCGs) at redshifts of 0.05 ≤$z$ ≤ 0.30, to place constraints on their stellar initial mass function (IMF). We measure the spatially resolved stellar population properties of the BCGs, and use it to derive their stellar mass-to-light ratios ($\Upsilon _{\star \rm POP}$). We find young stellar populations (<200 Myr) in the centres of 22 per cent of the sample, and constant $\Upsilon _{\star \rm POP}$ within 15 kpc for 60 per cent of the sample. We further use the stellar mass-to-light ratio from the dynamical mass profiles of the BCGs ($\Upsilon _{\star \rm DYN}$), modelled using a multi-Gaussian expansion and Jeans Anisotropic Method, with the dark matter contribution explicitly constrained from weak gravitational lensing measurements. We directly compare the stellar mass-to-light ratios derived from the two independent methods, $\Upsilon _{\star \rm POP}$ (assuming some IMF) to $\Upsilon _{\star \rm DYN}$ for the subsample of BCGs with no young stellar populations and constant $\Upsilon _{\star \rm POP}$. We find that for the majority of these BCGs, a Salpeter (or even more bottom-heavy) IMF is needed to reconcile the stellar population and dynamical modelling results although for a small number of BCGs, a Kroupa (or even lighter) IMF is preferred. For those BCGs better fit with a Salpeter IMF, we find that the mass-excess factor against velocity dispersion falls on an extrapolation (towards higher masses) of known literature correlations. We conclude that there is substantial scatter in the IMF amongst the highest mass galaxies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».