The 2D metallicity distribution and mixing scales of nearby galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding the spatial distribution of metals within galaxies allows us to study the processes of chemical enrichment and mixing in the interstellar medium. In this work, we map the 2D distribution of metals using a Gaussian Process Regression (GPR) for 19 star-forming galaxies observed with the Very Large Telescope/Multi Unit Spectroscopic Explorer (VLT–MUSE) as a part of the PHANGS–MUSE survey. We find that 12 of our 19 galaxies show significant 2D metallicity variation. Those without significant variations typically have fewer metallicity measurements, indicating this is due to the dearth of ${\rm H\, {\small II}}$ regions in these galaxies, rather than a lack of higher-order variation. After subtracting a linear radial gradient, we see no enrichment in the spiral arms versus the disc. We measure the 50 per cent correlation scale from the two-point correlation function of these radially subtracted maps, finding it to typically be an order of magnitude smaller than the fitted GPR kernel scale length. We study the dependence of the two-point correlation scale length with a number of global galaxy properties. We find no relationship between the 50 per cent correlation scale and the overall gas turbulence, in tension with existing theoretical models. We also find more actively star-forming galaxies, and earlier type galaxies have a larger 50 per cent correlation scale. The size and stellar mass surface density do not appear to correlate with the 50 per cent correlation scale, indicating that perhaps the evolutionary state of the galaxy and its current star formation activity is the strongest indicator of the homogeneity of the metal distribution.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».