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Enregistrement W4378193837 · doi:10.1051/0004-6361/202346506

A Virgo Environmental Survey Tracing Ionised Gas Emission (VESTIGE)

2023· article· en· W4378193837 sur OpenAlexaff
A. Boselli, Matteo Fossati, P. Côté, Jean‐Charles Cuillandre, Laura Ferrarese, Stephen Gwyn, P. Amram, Mohammadreza Ayromlou, Michael L. Balogh, G. Bellusci, M. Boquien, G. Gavazzi, G. Hensler, A. Longobardi, Dylan Nelson, Annalisa Pillepich, Joel Roediger, Rubén Sánchez-Janssen, Ming Sun, G. Trinchieri

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensUniversity of WaterlooHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes SpatialesInstitut National de Physique Nucléaire et de Physique des ParticulesAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyJet Propulsion LaboratoryDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésPhysicsAstrophysicsTracingAstronomyVirgo ClusterGalaxyElliptical galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use a complete set of deep narrow-band imaging data for 384 galaxies gathered during the Virgo Environmental Survey Tracing Ionised Gas Emission (VESTIGE) to derive the first H α luminosity function of the Virgo cluster within its virial radius. The data, which are sensitive to the emission of a single O-early B ionising star, allow us to cover the whole dynamic range of the H α luminosity function (10 36 ≤ L (H α )≤10 42 erg s −1 ). After they are corrected for [NII] contamination and dust attenuation, the data are used to derive the star formation rate function in the range 10 −4 ≲ SFR ≲ 10 M ⊙ yr −1 . These luminosity functions are derived for gas-rich and gas-poor systems and for objects belonging to the different substructures of the Virgo cluster. They are then compared to those derived at other frequencies or using different tracers of star formation in Virgo, in other nearby and high- z clusters, in the field, and finally to those predicted by the IllustrisTNG cosmological hydrodynamical simulations (TNG50 and TNG100). The H α luminosity function of the Virgo cluster is fairly flat ( α = −1.07 when fitted with a Schechter function) in the range 10 38.5 ≲ L (H α )≲10 40.5 erg s −1 , and it abruptly decreases at lower luminosities. When compared to those derived for other nearby clusters and for the field, the slope and the characteristic luminosity of the Schechter function change as a function of the dynamical mass of the system, of the temperature of the X-rays gas, and of the dynamical pressure exerted on the interstellar medium of galaxies moving at high velocity within the intracluster medium. All these trends can be explained in a scenario in which the activity of star formation of galaxies is reduced in massive clusters due to their hydrodynamical interaction with the surrounding medium, suggesting once again that ram-pressure stripping is the dominant mechanism affecting galaxy evolution in local clusters of dynamical mass M cluster ≳ 10 14 M ⊙ . The comparison with the IllustrisTNG cosmological hydrodynamical simulations shows a more pronounced decrease at the faint end of the distribution. If the Virgo cluster is representative of typical nearby clusters of similar mass, this difference suggests that the stripping process in simulated galaxies in these environments is more efficient than observed.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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