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Enregistrement W4295694596 · doi:10.1051/0004-6361/201731335

The abundance of ultra-diffuse galaxies from groups to clusters

2017· article· en· W4295694596 sur OpenAlexaff
R. F. J. van der Burg, Henk Hoekstra, Adam Muzzin, Cristobál Sifón, Massimo Viola, L. Pozzetti, Sarah Brough, Simon P. Driver, T. Erben, Catherine Heymans, H. Hildebrandt, Benne W. Holwerda, Dominik Klaes, Konrad Kuijken, Sean McGee, Reiko Nakajima, N. R. Napolitano, P. Norberg, Edward N. Taylor, E. A. Valentijn

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAlexander von Humboldt-StiftungNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekINAF-Osservatorio Astronomico di PadovaBundesministerium für Wirtschaft und EnergieUniversità degli Studi di PadovaDeutsche ForschungsgemeinschaftScience and Technology Facilities CouncilEuropean Commission
Mots-clésGalaxyPhysicsAstrophysicsSurface brightnessHaloAbundance (ecology)Galaxy formation and evolutionMeasure (data warehouse)Galaxy clusterAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, many studies have reported substantial populations of large galaxies with low surface brightness in local galaxy clusters. Various theories that aim to explain the presence of such ultra-diffuse galaxies (UDGs) have since been proposed. A key question that will help to distinguish between models is whether UDGs have counterparts in host haloes with lower masses, and if so, what their abundance as a function of halo mass is. We here extend our previous study of UDGs in galaxy clusters to galaxy groups. We measure the abundance of UDGs in 325 spectroscopically selected groups from the Galaxy And Mass Assembly (GAMA) survey. We make use of the overlapping imaging from the ESO Kilo-Degree Survey (KiDS), from which we can identify galaxies with mean surface brightnesses within their effective radii down to ~25.5 mag arcsec -2 in the r band. We are able to measure a significant overdensity of UDGs (with sizes r eff ≥ 1.5 kpc) in galaxy groups down to M 200 = 10 12 M ⊙ , a regime where approximately only one in ten groups contains a UDG that we can detect. We combine measurements of the abundance of UDGs in haloes that cover three orders of magnitude in halo mass, finding that their numbers scale quite steeply with halo mass: N UDG ( R < R 200 ) ∝ M 200 1.11±0.07 . To better interpret this, we also measure the mass-richness relation for brighter galaxies down to M r * + 2.5 in the same GAMA groups, and find a much shallower relation of N Bright ( R < R 200 ) ∝ M 200 0.78±0.05 . This shows that compared to bright galaxies, UDGs are relatively more abundant in massive clusters than in groups. We discuss the implications, but it is still unclear whether this difference is related to a higher destruction rate of UDGs in groups or if massive haloes have a positive effect on UDG formation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,849

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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 tête enseignante, 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

Citations125
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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