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Enregistrement W3163364480 · doi:10.1093/mnrasl/slab047

The EDGE–CALIFA survey: central molecular gas depletion in AGN host galaxies – a smoking gun for quenching?

2021· article· en· W3163364480 sur OpenAlexafffund
Sara L. Ellison, Tony Wong, S. F. Sánchez, Dario Colombo, Alberto D. Bolatto, J. K. Barrera-Ballesteros, R. García-Benito, V. Kalinova, Yufeng Luo, M. Rubio, S. N. Vogel

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsActive galactic nucleusAstrophysicsGalaxyStar formationQuenching (fluorescence)SigmaStellar massSupermassive black holeAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Feedback from an active galactic nucleus (AGN) is often implicated as a mechanism that leads to the quenching of galactic star formation. However, AGN-driven quenching is challenging to reconcile with observations that AGN hosts tend to harbour equal (or even excess) amounts of gas compared with inactive galaxies of similar stellar mass. In this paper, we investigate whether AGN feedback happens on sub-galactic (kpc) scales, an effect that might be difficult to detect with global gas measurements. Using kpc-scale measurements of molecular gas ($\Sigma _{\rm H_2}$) and stellar mass (Σ⋆) surface densities, taken from the Extragalactic Data base for Galaxy Evolution–Calar Alto Legacy Integral Field Area survey, we show that the gas fractions of central AGN regions are typically a factor of ∼ 2 lower than those in star-forming regions. Based on four galaxies with the best spaxel statistics, the difference between AGN and star-forming gas fractions is seen even within a given galaxy, indicating that AGN feedback is able to deplete the molecular gas reservoir in the central few kpc.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,746

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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 tête enseignante, 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

Citations58
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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