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Enregistrement W4387869604 · doi:10.1093/mnras/stad2985

Dwarf galaxy archaeology from chemical abundances and star-formation histories

2023· article· en· W4387869604 sur OpenAlexaff
James W. Johnson, Charlie Conroy, Benjamin D. Johnson, Annika H. G. Peter, Phillip A. Cargile, Ana Bonaca, Rohan P. Naidu, Turner Woody, Yuan-Sen Ting, J. Han, Joshua S. Speagle

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensOntario Power GenerationCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAustralian Research CouncilOhio State UniversityNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsMilky WayGalaxyGalaxy formation and evolutionStar formationStellar massDwarf galaxyAstronomyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We model the stellar abundances and ages of two disrupted dwarf galaxies in the Milky Way stellar halo: Gaia-Sausage Enceladus (GSE) and Wukong/LMS-1. Using a statistically robust likelihood function, we fit one-zone models of galactic chemical evolution with exponential infall histories to both systems, deriving e-folding time-scales of τin = 1.01 ± 0.13 Gyr for GSE and $\tau _\text{in} = 3.08^{+3.19}_{-1.16}$ Gyr for Wukong/LMS-1. GSE formed stars for $\tau _\text{tot} = 5.40^{+0.32}_{-0.31}$ Gyr, sustaining star formation for ∼1.5–2 Gyr after its first infall into the Milky Way ∼10 Gyr ago. Our fit suggests that star formation lasted for $\tau _\text{tot} = 3.36^{+0.55}_{-0.47}$ Gyr in Wukong/LMS-1, though our sample does not contain any age measurements. The differences in evolutionary parameters between the two are qualitatively consistent with trends with stellar mass M⋆ predicted by simulations and semi-analytic models of galaxy formation. Our inferred values of the outflow mass-loading factor reasonably match $\eta \propto M_\star ^{-1/3}$ as predicted by galactic wind models. Our fitting method is based only on Poisson sampling from an evolutionary track and requires no binning of the data. We demonstrate its accuracy by testing against mock data, showing that it accurately recovers the input model across a broad range of sample sizes (20 ≤ N ≤ 2000) and measurement uncertainties (0.01 ≤ σ[α/Fe], σ[Fe/H] ≤ 0.5; $0.02 \le \sigma _{\log _{10}(\text{age})} \le 1$). Due to the generic nature of our derivation, this likelihood function should be applicable to one-zone models of any parametrization and easily extensible to other astrophysical models which predict tracks in some observed space.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,192 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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