Merger histories of brightest group galaxies from MUSE stellar kinematics
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Using Multi-Unit Spectroscopic Explorer (MUSE) spectroscopy, we analyse the stellar kinematics of 18 brightest group early-type (BGEs) galaxies, selected from the Complete Local-Volume Groups Sample (CLoGS). We analyse the kinematic maps for distinct features, and measure specific stellar angular momentum within one effective radius (λe). We classify the BGEs as fast (10/18) or slow (8/18) rotators, suggesting at least two different evolution paths. We quantify the anticorrelation between higher order kinematic moment h3 and V/σ (using the ξ3 parameter), and the kinematic misalignment angle between the photometric and kinematic position angles (using the Ψ parameter), and note clear differences between these parameter distributions of the fast and slow rotating BGEs. We find that all 10 of our fast rotators are aligned between the morphological and kinematical axis, consistent with an oblate galaxy shape, whereas the slow rotators are spread over all three classes: oblate (1/8), triaxial (4/8), and prolate (3/8). We place the results into context using known radio properties, X-ray properties, and observations of molecular gas. We find consistent merger histories inferred from observations for the fast-rotating BGEs, indicating that they experienced gas-rich mergers or interactions, and these are very likely the origin of the cold gas. Observational evidence for the slow rotators is consistent with gas-poor mergers. For the slow rotators with cold gas, all evidence point to cold gas cooling from the intragroup medium.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».