The quenched satellite population around Milky Way analogues
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We study the relative fractions of quenched and star-forming satellite galaxies in the Satellites Around Galactic Analogs (SAGA) survey and Exploration of Local VolumE Satellites (ELVES) program, two nearby and complementary samples of Milky Way-like galaxies that take different approaches to identify faint satellite galaxy populations. We cross-check and validate sample cuts and selection criteria, as well as explore the effects of different star-formation definitions when determining the quenched satellite fraction of Milky Way analogues. We find the mean ELVES quenched fraction (〈QF〉), derived using a specific star formation rate (sSFR) threshold, decreases from ∼50 per cent to ∼27 per cent after applying a cut in absolute magnitude to match that of the SAGA survey (〈QF〉SAGA ∼9 per cent). We show these results are consistent for alternative star-formation definitions. Furthermore, these quenched fractions remain virtually unchanged after applying an additional cut in surface brightness. Using a consistently derived sSFR and absolute magnitude limit for both samples, we show that the quenched fraction and the cumulative number of satellites in the ELVES and SAGA samples broadly agree. We briefly explore radial trends in the ELVES and SAGA samples, finding general agreement in the number of star-forming satellites per host as a function of radius. Despite the broad agreement between the ELVES and SAGA samples, some tension remains with these quenched fractions in comparison to the Local Group and simulations of Milky Way analogues.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».