Fast, Slow, Early, Late: Quenching Massive Galaxies at z ∼ 0.8
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate the stellar populations for a sample of 161 massive, mainly quiescent galaxies at 〈 z obs 〉 = 0.8 with deep Keck/DEIMOS rest-frame optical spectroscopy (HALO7D survey). With the fully Bayesian framework Prospector , we simultaneously fit the spectroscopic and photometric data with an advanced physical model (including nonparametric star formation histories, emission lines, variable dust attenuation law, and dust and active galactic nucleus emission), together with an uncertainty and outlier model. We show that both spectroscopy and photometry are needed to break the dust–age–metallicity degeneracy. We find a large diversity of star formation histories: although the most massive ( M ⋆ > 2 × 10 11 M ⊙ ) galaxies formed the earliest (formation redshift of z f ≈ 5–10 with a short star formation timescale of τ SF ≲ 1 Gyr), lower-mass galaxies have a wide range of formation redshifts, leading to only a weak trend of z f with M ⋆ . Interestingly, several low-mass galaxies have formation redshifts of z f ≈ 5–8. Star-forming galaxies evolve about the star-forming main sequence, crossing the ridgeline several times in their past. Quiescent galaxies show a wide range and continuous distribution of quenching timescales ( τ quench ≈ 0–5 Gyr) with a median of <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo stretchy="false">〈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>τ</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>quench</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo stretchy="false">〉</mml:mo> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mn>1.0</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>0.9</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>0.8</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> <mml:mspace width="0.50em"/> <mml:mi>Gyr</mml:mi> </mml:math> and of quenching epochs of z quench ≈ 0.8–5.0 ( <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" overflow="scroll"> <mml:mo stretchy="false">〈</mml:mo> <mml:msub> <mml:mrow> <mml:mi>z</mml:mi> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mi>quench</mml:mi> </mml:mrow> </mml:msub> <mml:mo stretchy="false">〉</mml:mo> <mml:mo>=</mml:mo> <mml:msubsup> <mml:mrow> <mml:mn>1.3</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>−</mml:mo> <mml:mn>0.4</mml:mn> </mml:mrow> <mml:mrow> <mml:mo>+</mml:mo> <mml:mn>0.7</mml:mn> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:math> ). This large diversity of quenching timescales and epochs points toward a combination of internal and external quenching mechanisms. In our sample, rejuvenation and “late bloomers” are uncommon. In summary, our analysis supports the “grow-and-quench” framework and is consistent with a wide and continuously populated diversity of quenching timescales.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».