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Enregistrement W4377140716 · doi:10.1093/mnras/stad1503

The impact of early massive mergers on the chemical evolution of Milky Way-like galaxies: insights from NIHAO-UHD simulations

2023· article· en· W4377140716 sur OpenAlexfundno aff
Tobias Buck, Aura Obreja, Bridget Ratcliffe, Yuxi Lu, Ivan Minchev, Andrea V. Macciò

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-RechenzentrumGauss Centre for SupercomputingLeibniz-GemeinschaftDeutsche ForschungsgemeinschaftYork UniversityNew York University Abu Dhabi
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyMetallicityMilky WayStarsStar formationGalaxy mergerGalaxy formation and evolutionDwarf galaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recent observations of the Milky Way (MW) found an unexpected steepening of the star-forming gas metallicity gradient around the time of the Gaia–Sausage–Enceladus (GSE) merger event. Here, we investigate the influence of early (tmerger ≲ 5 Gyr) massive ($M_{\rm {gas}}^{\rm {merger}}/M_{\rm {gas}}^{\rm {main}}(t_{\rm {merger}})\gtrsim 10~{{\ \rm per\ cent}}$) merger events such as the Gaia–Sausage–Enceladus merger in the MW on the evolution of the cold gas metallicity gradient. We use the NIHAO-UHD suite of cosmological hydrodynamical simulations of MW-mass galaxies to study the frequency of massive early mergers and their detailed impact on the morphology and chemistry of the gaseous discs. We find a strong steepening of the metallicity gradient at early times for all four galaxies in our sample which is caused by a sudden increase in the cold gas disc size (up to a factor of 2) in combination with the supply of unenriched gas (∼0.75 dex lower compared to the main galaxy) by the merging dwarf galaxies. The mergers mostly affect the galaxy outskirts and lead to an increase in cold gas surface density of up to 200 per cent outside of ∼8 kpc. The addition of unenriched gas breaks the self-similar enrichment of the inter-stellar-medium and causes a dilution of the cold gas in the outskirts of the galaxies. The accreted stars and the ones formed later out of the accreted gas inhabit distinct tracks offset to lower [α/Fe] and [Fe/H] values compared to the main galaxy’s stars. We find that such mergers can contribute significantly to the formation of a second, low-α sequence as is observed in the MW.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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