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Enregistrement W4380032748 · doi:10.1017/s1743921322004392

The Impact of the Group Environment on the Molecular Gas and Star Formation Activity

2021· article· en· W4380032748 sur OpenAlexaff
Bumhyun Lee, Jing Wang, Aeree Chung, Luis C. Ho, Juan Molina, Yongjung Kim, Shun Wang, Bi‐Qing For, B. Koribalski, Kristine Spekkens, A. Bosma, Benne W. Holwerda, L. Verdes‐Montenegro

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueSpectroscopy and Laser Applications
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Research FoundationAgencia Estatal de InvestigaciónMinisterio de Ciencia, Innovación y UniversidadesKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésGalaxy groupPhysicsAstrophysicsGalaxyStar formationLuminous infrared galaxyPeculiar galaxyElliptical galaxyGroup (periodic table)Astronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At least half of the local galaxies reside in galaxy groups, which indicates that the group is the common environment where galaxies evolve. Therefore, it is important to probe how significantly galaxies are affected by group environmental processes, in order to obtain a better understanding of galaxy evolution. We carried out a new CO imaging survey for 31 galaxies in the IC 1459 and NGC 4636 groups, using the Atacama Compact Array, to study the effect of the group environment on the molecular gas properties and the star formation activity. With our resolved CO data, combined with high-resolution H i images, we find asymmetric CO and H i distributions in the group galaxies. Compared to isolated galaxies, group members have relatively low molecular gas fraction and low star formation rate. These results suggest that the group environment can change the properties of cold gas components and star formation in group 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,144

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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