Investigating the Effect of Galaxy Interactions on Star Formation at 0.5 < z < 3.0
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Observations and simulations of interacting galaxies and mergers in the local universe have shown that interactions can significantly enhance the star formation rates (SFRs) and fueling of active galactic nuclei (AGN). However, at higher redshift, some simulations suggest that the level of star formation enhancement induced by interactions is lower due to the higher gas fractions and already increased SFRs in these galaxies. To test this, we measure the SFR enhancement in a total of 2351 (1327) massive (M * > 1010 M ⊙) major (1 < M 1/M 2 < 4) spectroscopic galaxy pairs at 0.5 < z < 3.0 with ΔV < 5000 km s−1 (1000 km s−1) and projected separation <150 kpc selected from the extensive spectroscopic coverage in the COSMOS and CANDELS fields. We find that the highest level of SFR enhancement is a factor of 1.23 − 0.09 + 0.08 in the closest projected separation bin (<25 kpc) relative to a stellar mass-, redshift-, and environment-matched control sample of isolated galaxies. We find that the level of SFR enhancement is a factor of ∼1.5 higher at 0.5 < z < 1 than at 1 < z < 3 in the closest projected separation bin. Among a sample of visually identified mergers, we find an enhancement of a factor of 1.86 − 0.18 + 0.29 (∼3σ) for coalesced systems. For this visually identified sample, we see a clear trend of increased SFR enhancement with decreasing projected separation (2.40 − 0.37 + 0.62 versus 1.58 − 0.20 + 0.29 for 0.5 < z < 1.6 and 1.6 < z < 3.0, respectively). The SFR enhancements seen in our interactions and mergers are all lower than the level seen in local samples at the same separation, suggesting that the level of interaction-induced star formation evolves significantly over this time period.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».