When the well runs dry: modelling environmental quenching of high-mass satellites in massive clusters at <i>z</i> ≳ 1
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We explore models of massive (>1010 M⊙) satellite quenching in massive clusters at z ≳ 1 using an MCMC framework, focusing on two primary parameters: Rquench (the host-centric radius at which quenching begins) and τquench (the time-scale upon which a satellite quenches after crossing Rquench). Our MCMC analysis shows two local maxima in the 1D posterior probability distribution of Rquench at approximately 0.25 and 1.0 R200. Analysing four distinct solutions in the τquench–Rquench parameter space, nearly all of which yield quiescent fractions consistent with observational data from the GOGREEN survey, we investigate whether these solutions represent distinct quenching pathways and find that they can be separated between ‘starvation’ and ‘core quenching’ scenarios. The starvation pathway is characterized by quenching time-scales that are roughly consistent with the total cold gas (H2 + H i) depletion time-scale at intermediate z, while core quenching is characterized by satellites with relatively high line-of-sight velocities that quench on short time-scales (∼0.25 Gyr) after reaching the inner region of the cluster (<0.30 R200). Lastly, we break the degeneracy between these solutions by comparing the observed properties of transition galaxies from the GOGREEN survey. We conclude that only the ‘starvation’ pathway is consistent with the projected phase-space distribution and relative abundance of transition galaxies at z ∼ 1. However, we acknowledge that ram pressure might contribute as a secondary quenching mechanism.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».