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Enregistrement W3103555894 · doi:10.3847/1538-4357/aad80d

The Evolution of Environmental Quenching Timescales to z ∼ 1.6: Evidence for Dynamically Driven Quenching of the Cluster Galaxy Population

2018· article· en· W3103555894 sur OpenAlexaff
Ryan Foltz, Gillian Wilson, Adam Muzzin, Michael C. Cooper, Julie Nantais, R. F. J. van der Burg, Pierluigi Cerulo, J. Chan, Sean P. Fillingham, J. Surace, Tracy Webb, Allison Noble, Mark Lacy, M. McDonald, Gregory Rudnick, C. Lidman, R. Demarco, Julie Hlavacek-Larrondo, H. K. C. Yee, S. Perlmutter, Brian Hayden

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill UniversityUniversity of TorontoYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftQuenching (fluorescence)Cluster (spacecraft)Star formationGalaxy clusterHaloPopulationAccretion (finance)Fluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using a sample of four galaxy clusters at 1.35 < z < 1.65 and 10 galaxy clusters at 0.85 < z < 1.35, we measure the environmental quenching timescale, t Q, corresponding to the time required after a galaxy is accreted by a cluster for it to fully cease star formation. Cluster members are selected by a photometric-redshift criterion, and categorized as star-forming, quiescent, or intermediate according to their dust-corrected rest-frame colors and magnitudes. We employ a “delayed-then-rapid” quenching model that relates a simulated cluster mass accretion rate to the observed numbers of each type of galaxy in the cluster to constrain t Q. For galaxies of mass M * ≳ 1010.5 M ⊙, we find a quenching timescale of t Q = Gyr in the z ∼ 1.5 cluster sample, and Gyr at z ∼ 1. Using values drawn from the literature, we compare the redshift evolution of t Q to timescales predicted for different physical quenching mechanisms. We find t Q to depend on host halo mass such that quenching occurs over faster timescales in clusters relative to groups, suggesting that properties of the host halo are responsible for quenching high-mass galaxies. Between z = 0 and z = 1.5, we find that t Q evolves faster than the molecular gas depletion timescale and slower than an estimated star formation rate-outflow timescale, but is consistent with the evolution of the dynamical time. This suggests that environmental quenching in these galaxies is driven by the motion of satellites relative to the cluster environment, although due to uncertainties in the atomic gas budget at high redshift, we cannot rule out quenching due to simple gas depletion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations78
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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