MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4309908785 · doi:10.1093/mnras/stac3438

GOGREEN: A critical assessment of environmental trends in cosmological hydrodynamical simulations at <i>z</i> ≈ 1

2022· article· en· W4309908785 sur OpenAlexafffund
Egidijus Kukstas, Michael L. Balogh, Ian G. McCarthy, Yannick M Bahé, P. Jablonka, Benedetta Vulcani, Devontae C. Baxter, A. Biviano, Pierluigi Cerulo, J. Chan, Michael C. Cooper, R. Demarco, A. Finoguenov, Andreea S. Font, C. Lidman, Justin Marchioni, Sean McGee, Adam Muzzin, Julie Nantais, Lyndsay Old, Irene Pintos-Castro, Bianca M. Poggianti, Andrew M M Reeves, Gregory Rudnick, Florian Sarron, R. F. J. van der Burg, Kristi Webb, Gillian Wilson, H. K. C. Yee, Dennis Zaritsky

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of TorontoYork UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloMinisterio de Ciencia e InnovaciónEuropean CommissionGordon and Betty Moore FoundationNuclear Safety and Security CommissionSpace Telescope Science InstituteNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDurham UniversityScience and Technology Facilities CouncilBrinson FoundationNational Science FoundationDepartment for Business, Energy and Industrial Strategy, UK GovernmentCentre National d’Etudes SpatialesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftCluster (spacecraft)Star formationStellar massGalaxy formation and evolutionUniverseQuenching (fluorescence)Field (mathematics)Astronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recent observations have shown that the environmental quenching of galaxies at z ∼ 1 is qualitatively different to that in the local Universe. However, the physical origin of these differences has not yet been elucidated. In addition, while low-redshift comparisons between observed environmental trends and the predictions of cosmological hydrodynamical simulations are now routine, there have been relatively few comparisons at higher redshifts to date. Here we confront three state-of-the-art suites of simulations (BAHAMAS+MACSIS, EAGLE+Hydrangea, IllustrisTNG) with state-of-the-art observations of the field and cluster environments from the COSMOS/UltraVISTA and GOGREEN surveys, respectively, at z ∼ 1 to assess the realism of the simulations and gain insight into the evolution of environmental quenching. We show that while the simulations generally reproduce the stellar content and the stellar mass functions of quiescent and star-forming galaxies in the field, all the simulations struggle to capture the observed quenching of satellites in the cluster environment, in that they are overly efficient at quenching low-mass satellites. Furthermore, two of the suites do not sufficiently quench the highest mass galaxies in clusters, perhaps a result of insufficient feedback from AGN. The origin of the discrepancy at low stellar masses ($M_* \lesssim 10^{10}$ M⊙), which is present in all the simulations in spite of large differences in resolution, feedback implementations, and hydrodynamical solvers, is unclear. The next generation of simulations, which will push to significantly higher resolution and also include explicit modelling of the cold interstellar medium, may help us to shed light on the low-mass tension.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society→Même sujetGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena→Travaux en français237 207→