Low surface brightness galaxies in <i>z</i> > 1 galaxy clusters: HST approaching the progenitors of local ultra diffuse galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Ultra diffuse galaxies (UDGs) are a type of large low surface brightness (LSB) galaxies with particularly large effective radii (reff > 1.5 kpc) that are now routinely studied in the Local (z < 0.1) Universe. While they are found to be abundant in clusters, groups, and in the field, their formation mechanisms remain elusive and comprise an active topic of debate. New insights may be found by studying their counterparts at higher redshifts (z > 1.0), even though cosmological surface brightness dimming makes them particularly difficult to detect and study in this channel. In this work, we use the deepest Hubble Space Telescope (HST) imaging stacks of z > 1 clusters, namely, SPT-CL J2106−5844 and MOO J1014+0038. These two clusters, at z = 1.13 and z = 1.23, respectively, were monitored as part of the HST See-Change programme. In making a comparison with the Hubble Extreme Deep Field as the reference field, we find statistical over-densities of large LSB galaxies in both clusters. Based on stellar-population modelling and assuming no size evolution, we find that the faintest sources we can detect are about as bright as expected for the progenitors of the brightest local UDGs. We find that the LSBs we detect in SPT-CL J2106−5844 and MOO J1014−5844 already have old stellar populations that place them on the red sequence. In correcting for incompleteness and based on an extrapolation of local scaling relations, we estimate that distant UDGs are relatively under-abundant, as compared to local UDGs, by a factor ∼3. A plausible explanation for the implied increase over time would be the significant growth of these galaxies over the last ∼8 Gyr, as also suggested by hydrodynamical simulations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».