The ALMaQUEST survey IX: the nature of the resolved star forming main sequence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We investigate the nature of the scaling relations between the surface density of star formation rate (ΣSFR), stellar mass (Σ*), and molecular gas mass ($\Sigma _{\rm H_2}$), aiming at distinguishing between the relations that are primary, i.e. more fundamental, and those which are instead an indirect by-product of the other relations. We use the ALMA-MaNGA QUEnching and STar formation survey and analyse the data by using both partial correlations and random forest regression techniques. We unambiguously find that the strongest intrinsic correlation is between ΣSFR and $\Sigma _{\rm H_2}$ (i.e. the resolved Schmidt–Kennicutt relation), followed by the correlation between $\Sigma _{\rm H_2}$ and Σ* (resolved molecular gas main sequence, rMGMS). Once these two correlations are taken into account, we find that there is no evidence for any intrinsic correlation between ΣSFR and Σ*, implying that star formation rate (SFR) is entirely driven by the amount of molecular gas, while its dependence on stellar mass (i.e. the resolved star forming main sequence, rSFMS) simply emerges as a consequence of the relationship between molecular gas and stellar mass.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».