MASCOT: molecular gas depletion times and metallicity gradients – evidence for feedback in quenching active galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present results from the first public data release of the MaNGA-ARO Survey of CO Targets (MASCOT), focusing our study on galaxies whose star formation rates and stellar masses place them below the ridge of the star-forming main sequence. In optically selected type 2 AGN/low-ionization nuclear emission regions (LINERs)/Composites, we find an empirical relation between gas-phase metallicity gradients ∇Z and global molecular gas depletion times $t_{\rm dep} = M_{\rm H_2} /{\rm SFR}$ with ‘more quenched’ systems showing flatter/positive gradients. Our results are based on the O3N2 metallicity diagnostic (applied to star-forming regions within a given galaxy), which was recently suggested to also be robust against emission by diffuse ionized gas (DIG) and LINERs. We conduct a systematic investigation into possible drivers of the observed ∇Z − tdep relation (ouflows, gas accretion, in situ star formation, mergers, and morphology). We find a strong relation between ∇Z or tdep and centralized outflow strength traced by the [O iii] velocity broadening. We also find signatures of suppressed star formation in the outskirts in AGN-like galaxies with long depletion times and an enhancement of metals in the outer regions. We find no evidence of inflows impacting the metallicity gradients, and none of our results are found to be significantly affected by merger activity or morphology. We thus conclude that the observed ∇Z–tdep relation may stem from a combination of metal redistribution via weak feedback, and a connection to in situ star formation via a resolved mass-metallicity–SFR relation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».