HINOTORI I: The Nature of Rejuvenation Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We present the HINOTORI (star formation History INvestigatiOn TO find RejuvenatIon) project to reveal the nature of rejuvenation galaxies (RGs), which are galaxies that restarted their star formation after being quiescent. As the first step of HINOTORI, we construct the largest RG sample with 1071 sources. We select these RGs from 8857 MaNGA (Mapping Nearby Galaxies at APO) survey galaxies by reconstructing their star formation histories with Prospector spectral energy distribution fitting code. Both optical spectral data and UV to IR photometric data are used for the fitting. Using mock data, we confirm that our method can detect weak rejuvenation events that form only about 0.1% of the total stellar mass with high completeness. The RGs account for ~10% of the whole sample, and rejuvenation events contribute on average only about 0.1% of the total stellar mass in those galaxies but 17% of the cosmic-star formation rate density today. Our RGs have a similar mass distribution to quiescent galaxies (QGs). However, the morphology of the RGs is more disk-like than QGs, suggesting that rejuvenation may occur selectively in disk-like QGs. Our results also suggest the possibility of multiple-time rejuvenation events in a single galaxy. Further spatially resolved analyses of integral field unit data and radio observations and comparisons to simulations are needed to identify the mechanism and the role of rejuvenation in galaxy evolution.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».