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Enregistrement W3216175927 · doi:10.3847/1538-4357/ac404a

SQuIGGLE : Studying Quenching in Intermediate-z Galaxies—Gas, AnguLar Momentum, and Evolution

2022· preprint· en· W3216175927 sur OpenAlexfundno aff
Katherine A. Suess, Mariska Kriek, Rachel Bezanson, Jenny E. Greene, David J. Setton, Justin Spilker, Robert Feldmann, Andy D. Goulding, Benjamin D. Johnson, Joel Leja, Desika Narayanan, Khalil Hall-Hooper, Qiana Hunt, Sidney Lower, Margaret E. Verrico

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryUniversity of California, Los AngelesYork UniversityCarnegie Mellon UniversityOffice of ScienceJohns Hopkins UniversityJet Propulsion LaboratoryPrinceton UniversityAspen Center for PhysicsCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale UniversityVanderbilt UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonNational Science FoundationBrookhaven National LaboratoryU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftLuminous infrared galaxyStar formationStellar massSkyAstronomyGalaxy formation and evolutionQuenching (fluorescence)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We describe the Studying Quenching in Intermediate- z Galaxies: Gas, angu L → ar momentum, and Evolution ( SQuIGG L ⃗ E ) survey of intermediate-redshift post-starburst galaxies. We leverage the large sky coverage of the Sloan Digital Sky Survey to select ∼ 1300 recently quenched galaxies at 0.5 < z ≤ 0.9 based on their unique spectral shapes. These bright, intermediate-redshift galaxies are ideal laboratories to study the physics responsible for the rapid quenching of star formation: they are distant enough to be useful analogs for high-redshift quenching galaxies, but low enough redshift that multiwavelength follow-up observations are feasible with modest telescope investments. We use the Prospector code to infer the stellar population properties and nonparametric star formation histories (SFHs) of all galaxies in the sample. We find that SQuIGG L ⃗ E galaxies are both very massive ( M * ∼ 10 11.25 M ⊙ ) and quenched, with inferred star formation rates ≲1 M ⊙ yr −1 , more than an order of magnitude below the star-forming main sequence. The best-fit SFHs confirm that these galaxies recently quenched a major burst of star formation: >75% of SQuIGG L ⃗ E galaxies formed at least a quarter of their total stellar mass in the recent burst, which ended just ∼200 Myr before observation. We find that SQuIGG L ⃗ E galaxies are on average younger and more burst-dominated than most other z ≲ 1 post-starburst galaxy samples. This large sample of bright post-starburst galaxies at intermediate redshift opens a wide range of studies into the quenching process. In particular, the full SQuIGG L ⃗ E survey will investigate the molecular gas reservoirs, morphologies, kinematics, resolved stellar populations, active galactic nucleus incidence, and infrared properties of this unique sample of galaxies in order to place definitive constraints on the quenching process.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,260 · 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'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

Citations0
Publié2022
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