Luminosity functions of cluster galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We derive NUV luminosity functions for 6471 NUV detected galaxies in 28 0.02 < z < 0.08 clusters and consider their dependence on cluster properties. We consider optically red and blue galaxies and explore how their NUV LFs vary in several cluster subsamples, selected to best show the influence of environment. Our composite LF is well fit by the Schechter form with M*NUV = −18.98 ± 0.07 and α = −1.87 ± 0.03 in good agreement with values for the Coma centre and the Shapley supercluster, but with a steeper slope and brighter L* than in Virgo. The steep slope is due to the contribution of massive quiescent galaxies that are faint in the NUV. There are significant differences in the NUV LFs for clusters having low and high X-ray luminosities and for sparse and dense clusters, though none are particularly well fitted by the Schechter form, making a physical interpretation of the parameters difficult. When splitting clusters into two subsamples by X-ray luminosity, the ratio of low to high NUV luminosity galaxies is higher in the high X-ray luminosity subsample (i.e., the luminosity function is steeper across the sampled luminosity range). In subsamples split by surface density, when characterised by Schechter functions the dense clusters have an M* about a magnitude fainter than that of the sparse clusters and α is steeper (−1.9 vs. −1.6, respectively). The differences in the data appear to be driven by changes in the LF of blue (star-forming) galaxies. This appears to be related to interactions with the cluster gas. For the blue galaxies alone, the luminosity distributions indicate that for high LX and high velocity dispersion cluster subsamples (i.e., the higher mass clusters), there are relatively fewer high UV luminosity galaxies (or correspondingly a relative excess of low UV luminosity galaxies) in comparison the lower mass cluster subsamples.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».