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Enregistrement W4308657423 · doi:10.3847/1538-4357/ac9796

The Velocity Dispersion Function for Massive Quiescent and Star-forming Galaxies at 0.6 < z ≤ 1.0

2022· article· en· W4308657423 sur OpenAlexaff
Lance Taylor, Rachel Bezanson, Arjen van der Wel, Alan Pearl, Eric F. Bell, Francesco D’Eugenio, Marijn Franx, Michael V. Maseda, Adam Muzzin, David Sobral, Caroline M. S. Straatman, Katherine E. Whitaker, Po-Feng Wu

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsVelocity dispersionGalaxyRedshiftSigmaStar formationAstronomyStar (game theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the first direct spectroscopic measurement of the stellar velocity dispersion function (VDF) for massive quiescent and star-forming galaxies at 0.6 < z ≤ 1.0. For this analysis we use individual measurements of stellar velocity dispersion from high-signal-to-noise-ratio spectra from the public Large Early Galaxy Astrophysics Census (LEGA-C) survey. We report a remarkable stability of the VDF for both quiescent and star-forming galaxies within this redshift range, though we note the presence of weak evolution in the number densities of star-forming galaxies. We compare both VDFs with previous direct and inferred measurements at local and intermediate redshifts, with the caveat that previous measurements of the VDF for star-forming galaxies are poorly constrained at all epochs. We emphasize that this work is the first to directly push to low stellar velocity dispersion (σ ⋆ > 100 km s−1) and extend to star-forming galaxies. We are largely consistent with the high-sigma tail measured from BOSS, and we find that the VDF remains constant from the median redshift of LEGA-C, z ∼ 0.8, to the present day.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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