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Enregistrement W3134519693 · doi:10.1093/mnras/stab1682

Pericentric passage-driven star formation in satellite galaxies and their hosts: CLUES from local group simulations

2021· article· en· W3134519693 sur OpenAlexaff
Arianna Di Cintio, Robert Mostoghiu, Alexander Knebe, Julio F. Navarro

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesFederación Española de Enfermedades RarasMinisterio de Ciencia, Innovación y Universidades
Mots-clésPhysicsLocal GroupAstrophysicsGalaxyAstronomySatelliteGroup (periodic table)Star (game theory)Star formationSatellite galaxyGalaxy formation and evolutionDwarf galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Local Group satellite galaxies show a wide diversity of star formation histories (SFHs) whose origin is yet to be fully understood. Using hydrodynamical simulations from the Constrained Local UniversE project, we study the SFHs of satellites of Milky Way-like galaxies in a cosmological context: while in the majority of the cases the accretion on to their host galaxy causes the satellites to lose their gas, with a subsequent suppression in SF, in about 25 per cent of our sample we observe a clear enhancement of SF after infall. Peaks in SF clearly correlate with the satellite pericentric passage around its host and, in one case, with a satellite–satellite interaction. We identify two key ingredients that result in enhanced SF after infall: galaxies must enter the host’s virial radius with a reservoir of cold gas Mgas, inf/Mvir, inf ≳ 10−2 and with a minimum pericentric distance ≳10 kpc (mean distance ∼50 kpc for the full sample), in order to form new stars due to compression of cold gas at pericentric passage. On the other hand, satellites that infall with little gas or whose pericentric distance is too small, have their gas ram-pressure stripped and subsequent SF quenched. The pericentric passage of satellites likewise correlates with SF peaks in their hosts, suggesting that this mechanism induces bursts of SF in satellites and central galaxies alike, in agreement with recent studies of our Galaxy’s SFH. Our findings can explain the recently reported multiple stellar populations observed in dwarf galaxies such as Carina and Fornax, and should be taken into account in semi-analytic models of galaxy formation and satellite quenching.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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