NIHAO – XXVIII. Collateral effects of AGN on dark matter concentration and stellar kinematics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Although active galactic nuclei (AGN) feedback is required in simulations of galaxies to regulate star formation, further downstream effects on the dark matter (DM) distribution of the halo and stellar kinematics of the central galaxy can be expected. We combine simulations of galaxies with and without AGN physics from the Numerical Investigation of a Hundred Astrophysical Objects (NIHAO) to investigate the effect of AGN on the DM profile and central stellar rotation of the host galaxies. Specifically, we study how the concentration-halo mass (c–M) relation and the stellar spin parameter (λR) are affected by AGN feedback. We find that AGN physics is crucial to reduce the central density of simulated massive ($\gtrsim 10^{12}\, {\rm M}_{\odot }$) galaxies and bring their concentration to agreement with results from the Spitzer Photometry & Accurate Rotation Curves (SPARC) sample. Similarly, AGN feedback has a key role in reproducing the dichotomy between slow and fast rotators as observed by the ATLAS3D survey. Without star formation suppression due to AGN feedback, the number of fast rotators strongly exceeds the observational constraints. Our study shows that there are several collateral effects that support the importance of AGN feedback in galaxy formation, and these effects can be used to constrain its implementation in numerical simulations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».