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Enregistrement W3175651820 · doi:10.1051/0004-6361/201834350

Starburst and post-starburst high-redshift protogalaxies

2019· article· en· W3175651820 sur OpenAlexaff
Ellis R. Owen, Kinwah Wu, Xiangyu Jin, P. Surajbali, Noriko Kataoka

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNational Tsing Hua UniversityRoyal Astronomical SocietyNanjing UniversityInstitute of Physics
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationGalaxyRedshiftLuminosityAstronomyReionizationUniverse

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quenching of star-formation has been identified in many starburst and post-starburst galaxies, indicating burst-like star-formation histories (SFH) in the primordial Universe. Galaxies undergoing violent episodes of star-formation are expected to be rich in high energy cosmic rays (CRs). We have investigated the role of these CRs in such environments, particularly how they could contribute to this burst-like SFH via quenching and feedback. These high energy particles interact with the baryon and radiation fields of their host via hadronic processes to produce secondary leptons. The secondary particles then also interact with ambient radiation fields to generate X-rays through inverse-Compton scattering. In addition, they can thermalise directly with the semi-ionised medium via Coulomb processes. Heating at a rate of ∼10 −25 erg cm −3 s −1 can be attained by Coulomb processes in a star-forming galaxy with one core-collapse SN event per decade, and this is sufficient to cause quenching of star-formation. At high-redshift, a substantial amount of CR secondary electron energy can be diverted into inverse-Compton X-ray emission. This yields an X-ray luminosity of above 10 41 erg s −1 by redshift z = 7 which drives a further heating effect, operating over larger scales. This would be able to halt inflowing cold gas filaments, strangulating subsequent star-formation. We selected a sample of 16 starburst and post-starburst galaxies at 7 ≲ z ≲ 9 and determine the star-formation rates they could have sustained. We applied a model with CR injection, propagation and heating to calculate energy deposition rates in these 16 sources. Our calculations show that CR feedback cannot be neglected as it has the strength to suppress star-formation in these systems. We also show that their currently observed quiescence is consistent with the suffocation of cold inflows, probably by a combination of X-ray and CR heating.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,672
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,178 · 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.

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

Citations23
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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