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Enregistrement W4309794156 · doi:10.1093/mnras/stac3413

The molecular gas main sequence and Schmidt–Kennicutt relation are fundamental, the star-forming main sequence is a (useful) byproduct

2022· article· en· W4309794156 sur OpenAlexaff
William Baker, R. Maiolino, Francesco Belfiore, Asa F. L. Bluck, Mirko Curti, Dominika Wylezalek, Caroline Bertemes, M. S. Bothwell, Lihwai Lin, Mallory Thorp, Hsi-An Pan

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilMinistry of Science and Technology, TaiwanMinistry of Science and TechnologyAcademia SinicaRoyal Society
Mots-clésPhysicsSequence (biology)Relation (database)Star (game theory)Main sequenceAstrophysicsStatistical physicsAstronomyStarsGeneticsData miningBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We investigate the relationship between the star formation rate (SFR), stellar mass (M*), and molecular gas mass ($M_{\mathrm{ H}_2}$) for local star-forming galaxies. We further investigate these relationships for high-z (z = 1–3) galaxies and for the hosts of a local sample of active galactic nuclei (AGN). We explore which of these dependencies are intrinsic and which are an indirect byproduct by employing partial correlation coefficients and random forest regression. We find that for local star-forming galaxies, high-z galaxies, and AGN host galaxies, the Schmidt–Kennicutt (SK) relation (between $M_{\mathrm{ H}_2}$ and SFR) and the molecular gas main sequence (MGMS; between $M_{\mathrm{ H}_2}$ and M*) are intrinsic primary relations, while the relationship between M* and SFR, i.e. the star-forming main sequence (SFMS), is an indirect byproduct of the former two. Hence the SFMS is not a fundamental scaling relation for local or high-z galaxies. We find evidence for both the evolution of the MGMS and SK relation over cosmic time, where, at a given stellar mass, the higher the redshift, the greater the molecular gas mass and the star formation efficiency. We offer a parametrization of both the MGMS and SK relation’s evolution with redshift, showing how they combine to form the observed evolution of the SFMS. In addition, we find that the local AGN host galaxies follow an AGN–MGMS relation (as well as an AGN–SK relation), where the MGMS is offset to lower $M_{\mathrm{ H}_2}$ for a given M* compared to local star-forming galaxies.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations33
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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