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Enregistrement W3217047019 · doi:10.3847/1538-4357/ac3dfa

Now You See It, Now You Don’t: Star Formation Truncation Precedes the Loss of Molecular Gas by ∼100 Myr in Massive Poststarburst Galaxies at z ∼ 0.6

2022· preprint· en· W3217047019 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Bezanson, Justin Spilker, Katherine A. Suess, David J. Setton, Robert Feldmann, Jenny E. Greene, Mariska Kriek, Desika Narayanan, Margaret E. Verrico

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePhase Equilibria and Thermodynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBrookhaven National LaboratoryArgonne National LaboratoryIntegrated Electronics Engineering Center, Binghamton UniversityNational Institutes of Natural SciencesScience and Technology Facilities CouncilJet Propulsion LaboratoryOffice of ScienceUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignChinese Academy of SciencesHigh Energy PhysicsDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of SussexYork UniversityNational Energy Research Scientific Computing CenterKorea Astronomy and Space Science InstituteSpace Telescope Science InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationUniversity College LondonCarnegie Mellon UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityPrinceton UniversityUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityVanderbilt UniversityUniversity of ChicagoU.S. Department of EnergyNational Radio Astronomy ObservatorySLAC National Accelerator LaboratoryHarvard UniversityOhio State UniversityLawrence Berkeley National LaboratoryDivision of Astronomical SciencesFinanciadora de Estudos e ProjetosUniversity of PennsylvaniaNational Astronomical Observatory of JapanNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungYale UniversityFermilabNational Science FoundationCalifornia Institute of TechnologyAspen Center for Physics
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyStar formationStellar massSkyStar (game theory)Galaxy formation and evolutionPopulationAstronomyStellar population

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use ALMA observations of CO(2–1) in 13 massive ( M * ≳ 10 11 M ⊙ ) poststarburst galaxies at z ∼ 0.6 to constrain the molecular gas content in galaxies shortly after they quench their major star-forming episode. The poststarburst galaxies in this study are selected from the Sloan Digital Sky Survey spectroscopic samples (Data Release 14) based on their spectral shapes, as part of the Studying QUenching at Intermediate-z Galaxies: Gas, angu L → ar momentum, and Evolution ( SQuIGG L ⃗ E ) program. Early results showed that two poststarburst galaxies host large H 2 reservoirs despite their low inferred star formation rates (SFRs). Here we expand this analysis to a larger statistical sample of 13 galaxies. Six of the primary targets (45%) are detected, with M H 2 ≳ 10 9 M ⊙ . Given their high stellar masses, this mass limit corresponds to an average gas fraction of 〈 f H 2 ≡ M H 2 / M * 〉 ∼ 7 % or ∼14% using lower stellar masses estimates derived from analytic, exponentially declining star formation histories. The gas fraction correlates with the D n 4000 spectral index, suggesting that the cold gas reservoirs decrease with time since burst, as found in local K+A galaxies. Star formation histories derived from flexible stellar population synthesis modeling support this empirical finding: galaxies that quenched ≲150 Myr prior to observation host detectable CO(2–1) emission, while older poststarburst galaxies are undetected. The large H 2 reservoirs and low SFRs in the sample imply that the quenching of star formation precedes the disappearance of the cold gas reservoirs. However, within the following 100–200 Myr, the SQuIGG L ⃗ E galaxies require the additional and efficient heating or removal of cold gas to bring their low SFRs in line with standard H 2 scaling relations.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 GPT0,216
Écart entre enseignants0,210 · 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
Routes d'admission1
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