The effect of cluster dynamical state on ram-pressure stripping
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Theoretical and observational studies have suggested that ram-pressure stripping (RPS) by the intracluster medium can be enhanced during cluster interactions, boosting the formation of the ‘jellyfish’ galaxies. In this work, we study the incidence of galaxies undergoing RPS in 52 clusters of different dynamical states. We use optical data from the WINGS/OmegaWINGS surveys and archival X-ray data to characterize the dynamical state of our cluster sample, applying eight different proxies. We then compute the number of RPS candidates relative to the infalling population of blue late-type galaxies within a fixed circular aperture in each cluster. We find no clear correlation between the fractions of RPS candidates and the different cluster dynamical state proxies considered. These fractions also show no apparent correlation with cluster mass. To construct a dynamical state classification closer to a merging ‘sequence’, we perform a visual classification of the dynamical states of the clusters, combining information available in optical, X-ray, and radio wavelengths. We find a mild increase in the RPS fraction in interacting clusters with respect to all other classes (including post-mergers). This mild enhancement could hint at a short-lived enhanced RPS in ongoing cluster mergers. However, our results are not statistically significant due to the low galaxy numbers. We note this is the first homogeneous attempt to quantify the effect of cluster dynamical state on RPS using a large cluster sample, but even larger (especially wider) multiwavelength surveys are needed to confirm the results.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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) | 0,002 | 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 ».