Toward a Better Understanding of Cosmic Chronometers: Stellar Population Properties of Passive Galaxies at Intermediate Redshift
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We take advantage of the publicly available LEGA-C spectroscopic survey to measure the stellar population properties of 140 individual massive and passive galaxies at z ∼ 0.7. We develop and publicly release PyLick, a flexible Python code to measure UV to near-IR spectral indices. With PyLick we study the H/K ratio as a new diagnostic based on the pseudo-Lick Ca ii H and K indices and find that a cut in H/K < 1.1 can be used jointly with other criteria to select (or verify the purity of) samples of passive galaxies. By combining photometric and spectroscopic criteria, we select a reliable sample of passively evolving galaxies. We constrain single-burst stellar ages, metallicities [Z/H], and [α/Fe] with an optimized set of Lick indices, exploring in detail the robustness of our measurement against different combinations. Even without imposing cosmological priors, the derived ages follow a clear trend compatible with the expected cosmological aging of the universe. We observe no significant redshift evolution for the metal abundance with respect to the values derived at z = 0, with median [Z/H] = 0.08 ± 0.18 and [α/Fe] = 0.13 ± 0.11. Finally, we analyze the relations between log age, [Z/H], [α/Fe], and the stellar velocity dispersion, finding slopes of (0.5 ± 0.1), (0.3 ± 0.2), and (0.2 ± 0.1), respectively; the small scatter of <0.2 dex points to rather homogeneous and short star formation histories. Overall, these results confirm and extend low-redshift findings of a mass-downsizing evolution. This work further strengthens the possibility of selecting pure samples of passive galaxies to be exploited reliably as cosmic chronometers to place independent cosmological constraints.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».