Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We forward model the difference in stellar age between post-coalescence mergers and a control sample with the same stellar mass, environmental density, and redshift. In particular, we use a pure sample of 445 post-coalescence mergers from the recent visually confirmed post-coalescence merger sample identified by Bickley et al. and find that post-coalescence mergers are on average younger than control galaxies for 10 < log (M⋆/M⊙) < 11. The difference in age from matched controls is up to 1.5 Gyr, highest for lower stellar mass galaxies. We forward model this difference using parametric star formation histories, accounting for the pre-coalescence inspiral phase of enhanced star formation using close pair data, and a final additive burst of star formation at coalescence. We find a best-fitting stellar mass burst fraction of fburst = ΔM⋆/M⋆, merger = 0.18 ± 0.02 for 10 < log (M⋆/M⊙) < 11 galaxies, with no evidence of a trend in stellar mass. The modelled burst fraction is robust to choice of parametric star formation history, as well as differences in burst duration. The result appears consistent with some prior observationally derived values, but is significantly higher than that found in hydrodynamical simulations. Using published luminous infrared galaxy star formation rates, we find a burst duration increasing with stellar mass, from 120 to 250 Myr. A comparison to published cold gas measurements indicates there is enough molecular gas available in very close pairs to fuel the burst. Additionally, given our stellar mass burst estimate, the predicted cold gas fraction remaining after the burst is consistent with observed post-coalescence mergers.
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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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».