The GOGREEN survey: transition galaxies and the evolution of environmental quenching
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We measure the rate of environmentally driven star formation quenching in galaxies at z ∼ 1, using eleven massive ($M\approx 2\times 10^{14}\, \mathrm{M}_\odot$) galaxy clusters spanning a redshift range 1.0 < z < 1.4 from the GOGREEN sample. We identify three different types of transition galaxies: ‘green valley’ (GV) galaxies identified from their rest-frame (NUV − V) and (V − J) colours; ‘blue quiescent’ (BQ) galaxies, found at the blue end of the quiescent sequence in (U − V) and (V − J) colour; and spectroscopic post-starburst (PSB) galaxies. We measure the abundance of these galaxies as a function of stellar mass and environment. For high-stellar mass galaxies (log M/M⊙ > 10.5) we do not find any significant excess of transition galaxies in clusters, relative to a comparison field sample at the same redshift. It is likely that such galaxies were quenched prior to their accretion in the cluster, in group, filament, or protocluster environments. For lower stellar mass galaxies (9.5 < log M/M⊙ < 10.5) there is a small but significant excess of transition galaxies in clusters, accounting for an additional ∼5–10 per cent of the population compared with the field. We show that our data are consistent with a scenario in which 20–30 per cent of low-mass, star-forming galaxies in clusters are environmentally quenched every Gyr, and that this rate slowly declines from z = 1 to z = 0. While environmental quenching of these galaxies may include a long delay time during which star formation declines slowly, in most cases this must end with a rapid (τ < 1 Gyr) decline in star formation rate.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».