Revealing the properties of void galaxies and their assembly using the <scp>eagle</scp> simulation
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We explore the properties of central galaxies living in voids using the eagle cosmological hydrodynamic simulations. Based on the minimum void-centric distance, we define four galaxy samples: inner void, outer void, wall, and skeleton. We find that inner void galaxies with host halo masses $\lt 10^{12}\,\rm M_{\odot }$ have lower stellar mass and stellar mass fractions than those in denser environments, and the fraction of galaxies with star formation (SF) activity and atomic hydrogen (H i) gas decreases with increasing void-centric distance, in agreement with observations. To mitigate the influence of stellar (halo) mass, we compare inner void galaxies to subsamples of fixed stellar (halo) mass. Compared to denser environments, inner void galaxies with $M_{*}= 10^{[9.0-9.5]}\,\rm M_{\odot }$ have comparable SF activity and H i gas fractions, but the lowest quenched galaxy fraction. Inner void galaxies with $M_{*}= 10^{[9.5-10.5]}\,\rm M_{\odot }$ have the lowest H i gas fraction, the highest quenched fraction and the lowest gas metallicities. On the other hand, inner void galaxies with $M_{*}\gt 10^{10.5}\,\rm M_{\odot }$ have comparable SF activity and H i gas fractions to their analogues in denser environments. They retain the highest metallicity gas that might be linked to physical processes that act with lower efficiency in underdense regions such as AGN (active galaxy nucleus) feedback. Furthermore, inner void galaxies have the lowest fraction of positive gas-phase metallicity gradients, which are typically associated with external processes or feedback events, suggesting they have more quiet merger histories than galaxies in denser environments. Our findings shed light on how galaxies are influenced by their large-scale environment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».