H I content in Coma cluster substructure
Notice bibliographique
Résumé
Context. Galaxy clusters are some of largest structures in the universe. These very dense environments tend to be home to higher numbers of evolved galaxies than found in lower-density environments. It is well known that dense environments can influence the evolution of galaxies through the removal of the neutral gas (H I ) reservoirs that fuel star formation. It is unclear which environment has a stronger effect: the local environment (i.e., the substructure within the cluster), or the cluster itself. Aims. Using the new H I data from the Westerbork Coma Survey, we explore the average H I content of galaxies across the cluster comparing galaxies that reside in substructure to those that do not. Methods. We applied the Dressler–Shectman test to our newly compiled redshift catalogue of the Coma cluster to search for substructure. With so few of the Coma galaxies directly detected in H I , we used the H I stacking technique to probe the average H I content below what can be directly detected. Results. Using the Dressler–Shectman test, we find 15 substructures within the footprint of the Westerbork Coma Survey. We compare the average H I content for galaxies within substructure to those not in substructure. Using the H I stacking technique, we find that those Coma galaxies not detected in H I are more than 10–50 times more H I deficient than expected, which supports the scenario of an extremely efficient and rapid quenching mechanism. By studying the galaxies that are not directly detected in H I , we also find Coma to be more H I deficient than previously thought.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».