LEGA-C: Analysis of Dynamical Masses from Ionized Gas and Stellar Kinematics at z ∼ 0.8
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We compare dynamical mass estimates based on spatially extended stellar and ionized gas kinematics (M dyn,* and M dyn,eml, respectively) of 157 star-forming galaxies at 0.6 ≤ z < 1. Compared with z ∼ 0, these galaxies have enhanced star formation rates, with stellar feedback likely affecting the dynamics of the gas. We use LEGA-C DR3, the highest-redshift data set that provides sufficiently deep measurements of a K s -band limited sample. For M dyn,*, we use Jeans anisotropic multi-Gaussian expansion models. For M dyn,eml, we first fit a custom model of a rotating exponential disk with uniform dispersion, whose light is projected through a slit and corrected for beam smearing. We then apply an asymmetric drift correction based on assumptions common in the literature to the fitted kinematic components to obtain the circular velocity, assuming hydrostatic equilibrium. Within the half-light radius, M dyn,eml is on average lower than M dyn,*, with a mean offset of –0.15 ± 0.016 dex and galaxy-to-galaxy scatter of 0.19 dex, reflecting the combined random uncertainty. While data of higher spatial resolution are needed to understand this small offset, it supports the assumption that the galaxy-wide ionized gas kinematics do not predominantly originate from disruptive events such as star formation–driven outflows. However, a similar agreement can be obtained without modeling from the integrated emission line dispersions for axis ratios q < 0.8. This suggests that our current understanding of gas kinematics is not sufficient to efficiently apply asymmetric drift corrections to improve dynamical mass estimates compared with observations lacking the signal-to-noise ratio required for spatially extended dynamics.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».