Bursty star formation and galaxy–galaxy interactions in low-mass galaxies 1 Gyr after the Big Bang
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We use CANUCS JWST/NIRCam imaging of galaxies behind the gravitationally-lensing cluster MACS J0417.5-1154 to investigate star formation burstiness in low-mass (M⋆ ∼ 108 M⊙) galaxies at z ∼ 4.7–6.5. Our sample of 123 galaxies is selected using the Lyman break selection and photometric emission-line excess methods. Sixty per cent of the 123 galaxies in this sample have Hα-to-UV flux ratios that deviate significantly from the range of Hα-to-UV ratio values consistent with smooth and steady star formation histories. This large fraction indicates that the majority of low-mass galaxies is experiencing bursty star formation histories at high redshift. We also searched for interacting galaxies in our sample and found that they are remarkably common ($\sim 40~{{\ \rm per\ cent}}$ of the sample). Compared to non-interacting galaxies, interacting galaxies are more likely to have very low Hα-to-UV ratios, suggesting that galaxy–galaxy interactions enhance star formation burstiness and enable faster quenching (with time-scales of ≲100 Myr) that follows the rapid rise of star formation activity. Given the high frequency of galaxy–galaxy interactions and the rapid SFR fluctuations they appear to cause, we conclude that galaxy–galaxy interactions could be a leading cause of bursty star formation in low-mass, high-z galaxies. They could thus play a significant role in the evolution of the galaxy population at early cosmological times.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».