3D intrinsic shapes of quiescent galaxies in observations and simulations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We study the intrinsic 3D shapes of quiescent galaxies over the last half of cosmic history based on their axial ratio distribution. To this end, we construct a sample of unprecedented size, exploiting multiwavelength u-to-Ks photometry from the deep wide-area surveys KiDS+VIKING paired with high-quality i-band imaging from HSC-SSP. The dependences of the shapes on mass, redshift, photometric bulge prominence and environment are considered. For comparison, the intrinsic shapes of quenched galaxies in the IllustrisTNG simulations are analysed and contrasted with their formation history. We find that over the full 0 < z < 0.9 range, and in both simulations and observations, spheroidal 3D shapes become more abundant at $M_* \gt 10^{11}\, \mathrm{M}_{\odot }$, with the effect being most pronounced at lower redshifts. In TNG, the most massive galaxies feature the highest ex situ stellar mass fractions, pointing to violent relaxation via mergers as the mechanism responsible for their 3D shape transformation. Larger differences between observed and simulated shapes are found at low to intermediate masses. At any mass, the most spheroidal quiescent galaxies in TNG feature the highest bulge mass fractions, and, conversely, observed quiescent galaxies with the highest bulge-to-total ratios are found to be intrinsically the roundest. Finally, we detect an environmental influence on galaxy shape, at least at the highest masses, such that at fixed mass and redshift, quiescent galaxies tend to be rounder in denser environments.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».