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Enregistrement W4283030915 · doi:10.1093/mnras/stac1715

The observability of galaxy merger signatures in nearby gas-rich spirals

2022· article· en· W4283030915 sur OpenAlexafffund
Rebecca McElroy, Connor Bottrell, Maan H Hani, Jorge Moreno, S. M. Croom, Christopher C. Hayward, Angela Twum, Robert Feldmann, Philip F. Hopkins, Lars Hernquist, B. Husemann

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of QueenslandHarvard UniversitySimons FoundationUniversity of SydneySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungFaculty of Arts and SciencesNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyAsymmetryGalaxy mergerKinematicsCoalescence (physics)ObservabilityRedshiftObservableAstronomyClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Galaxy mergers are crucial to understanding galaxy evolution, therefore we must determine their observational signatures to select them from large IFU galaxy samples such as MUSE and SAMI. We employ 24 high-resolution idealized hydrodynamical galaxy merger simulations based on the ‘Feedback In Realistic Environment’ (FIRE-2) model to determine the observability of mergers to various configurations and stages using synthetic images and velocity maps. Our mergers cover a range of orbital configurations at fixed 1:2.5 stellar mass ratio for two gas rich spirals at low redshift. Morphological and kinematic asymmetries are computed for synthetic images and velocity maps spanning each interaction. We divide the interaction sequence into three: (1) the pair phase; (2) the merging phase; and (3) the post-coalescence phase. We correctly identify mergers between first pericentre passage and 500 Myr after coalescence using kinematic asymmetry with 66 per cent completeness, depending upon merger phase and the field of view of the observation. We detect fewer mergers in the pair phase (40 per cent) and many more in the merging and post-coalescence phases (97 per cent). We find that merger detectability decreases with field of view, except in retrograde mergers, where centrally concentrated asymmetric kinematic features enhances their detectability. Using a cut-off derived from a combination of photometric and kinematic asymmetry, we increase these detections to 89 per cent overall, 79 per cent in pairs, and close to 100 per cent in the merging and post-coalescent phases. By using this combined asymmetry cut-off we mitigate some of the effects caused by smaller fields of view subtended by massively multiplexed integral field spectroscopy programmes.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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