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Enregistrement W4292122066 · doi:10.3847/1538-4365/ac80f2

The Velocity Map Asymmetry of Ionized Gas in MaNGA. I. The Catalog and General Properties

2022· article· en· W4292122066 sur OpenAlexfundno aff
Shuai Feng, Shiyin Shen, Fang-Ting Yuan, Y. Sophia Dai, Karen L. Masters

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameHebei Normal UniversityCarnegie Mellon UniversityNational Key Research and Development Program of ChinaUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahNatural Science Foundation of ShanghaiOhio State UniversityNatural Science Foundation of Hebei ProvinceNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityMax-Planck-Institut für Astrophysik
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAsymmetryGalaxyKinematicsStar formationRedshiftAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The SDSS-IV MaNGA survey has measured two-dimensional maps of emission-line velocities for a statistically powerful sample of nearby galaxies. The asymmetric features of these kinematics maps reflect the nonrotational component of a galaxy’s internal motion of ionized gas. In this study, we present a catalog of kinematic asymmetry measurements of the Hα velocity map of a sample of 5353 MaNGA galaxies. Based on this catalog, we find that “special” galaxies (e.g., merging galaxies, barred galaxies, and active galactic nucleus host galaxies) contain more galaxies with highly asymmetric velocity maps. However, we notice that more than half of galaxies with high kinematic asymmetry in our sample are quite “regular.” For those “regular” galaxies, kinematic asymmetry shows a significant anticorrelation with stellar mass at log M ⋆ < 9.7 , while such a trend becomes very weak at log M ⋆ > 9.7 . Moreover, at a given stellar mass, the kinematic asymmetry shows weak correlations with photometric morphology, star formation rate, and environment, while it is independent of H i gas content. We also have quantified the observational effects in the kinematic asymmetry measurement. We find that both the signal-to-noise ratio of Hα flux and disk inclination angle contribute to the measures of kinematic asymmetry, while the physical spatial resolution is an irrelevant factor inside the MaNGA redshift coverage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,007
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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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