An enhanced abundance of bright galaxies in protocluster candidates at z ∼ 3–5
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a protocluster search covering z ∼ 3 to z ∼ 5 based on the combination of the Hyper SuprimeCam Subaru Strategic Programme and the CFHT Large Area U-band Deep Survey. We identify about 30 protocluster candidates per unit redshift over the $\sim 25\, \mathrm{deg^2}$ area of the Deep/UltraDeep layer. Protocluster candidates are selected as regions with a significantly enhanced surface density of dropout galaxies. With this large sample, we characterize the properties of their individual member galaxies. We compare the number counts of dropout galaxies in protocluster candidates with that of coeval field galaxies. Rest-frame ultraviolet (UV) bright galaxies are overabundant in protocluster candidates, a trend seen across the full redshift range studied. We do not find evidence for their spatial distribution within protocluster candidates to be distinct from their fainter counterparts, nor for their UV colour to be different from that of field galaxies with the same brightness. Cosmological simulations predict this bright-end excess, with the main cause being a richer population of massive galaxies, with only a minor contribution from an enhancement in star formation activity (and therefore UV emission) at fixed mass. U-to-K SED modelling of our observed samples supports this interpretation. This environmental differentiation in number counts is already in place at z ∼ 5, with no significant redshift dependence over the range in lookback times probed . These observational results and model predictions suggest that the cosmic clock is ahead in high-density environments.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».