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Enregistrement W4382137170 · doi:10.3847/2041-8213/acd779

The Kinematic Bimodality: Efficient Feedback and Cold Gas Deficiency in Slow-rotating Galaxies

2023· article· en· W4382137170 sur OpenAlexfundno aff
Bitao Wang, Yingjie Peng

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameInstituto de Astrofísica de CanariasCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityNational Science FoundationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityMax-Planck-Institut für Astrophysik
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyStar formationBimodalityPopulationMetallicityRedshiftStellar populationAngular momentumGalaxy formation and evolutionAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The bimodality in the stellar spin of low-redshift (massive) galaxies, ubiquitously existing at all star formation levels and in diverse environments, suggests that galaxies grow and quench through two diverged evolutionary pathways. For spheroid-dominated galaxies of slow stellar rotation, the age composition and metallicity of their stellar populations are evidence of a fast quenching history with significant gas outflows. In this work, we measure the spin parameter λ R e , i.e., the normalized specific angular momentum of stars, out of the MaNGA integral field spectroscopy for about 10,000 galaxies. Among the two-thirds with H i follow-up observations (z ≲ 0.05), we find that, compared to fast-rotating galaxies of the same stellar mass and star formation, the galaxy populations with slower rotation are generally more H i gas-poor, robust against further environmental restriction and with nondetections properly taken into account using the stacking technique. This cold gas deficit of slow-rotating galaxies is most apparent at high mass ∼ 10 11  ⊙ below the star formation main sequence, supporting the pivotal role of gas outflows in their quenching history. With hints from H i velocity distributions, we suspect that massive gas outflows among the slow-rotating population are facilitated by high ejective feedback efficiency, which is a result of extensive coupling between disturbed volume-filling cold gas and (commonly) biconical feedback from central black holes. By contrast, in fast-rotating disk galaxies the feedback energy mostly goes to the hot circumgalactic medium rather than directly impacting the dense and planar cold gas, thus making the feedback mainly preventive against further gas inflow.

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)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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'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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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