A Physically Motivated Framework to Compare Pair Fractions of Isolated Low- and High-mass Galaxies across Cosmic Time
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Low-mass galaxy pair fractions are understudied, and it is unclear whether low-mass pair fractions evolve in the same way as more massive systems over cosmic time. In the era of JWST, Roman, and Rubin, selecting galaxy pairs in a self-consistent way will be critical to connect observed pair fractions to cosmological merger rates across all mass scales and redshifts. Utilizing the Illustris TNG100 simulation, we create a sample of physically associated low-mass (10 8 < M * < 5 × 10 9 M ⊙ ) and high-mass (5 × 10 9 < M * < 10 11 M ⊙ ) pairs between z = 0 and 4.2. The low-mass pair fraction increases from z = 0 to 2.5, while the high-mass pair fraction peaks at z = 0 and is constant or slightly decreasing at z > 1. At z = 0 the low-mass major (1:4 mass ratio) pair fraction is 4× lower than high-mass pairs, consistent with findings for cosmological merger rates. We show that separation limits that vary with the mass and redshift of the system, such as scaling by the virial radius of the host halo ( r sep < 1 R vir ), are critical for recovering pair fraction differences between low-mass and high-mass systems. Alternatively, static physical separation limits applied equivalently to all galaxy pairs do not recover the differences between low- and high-mass pair fractions, even up to separations of 300 kpc. Finally, we place isolated mass analogs of Local Group galaxy pairs, i.e., Milky Way (MW)–M31, MW–LMC, LMC–SMC, in a cosmological context, showing that isolated analogs of LMC–SMC-mass pairs and low-separation (<50 kpc) MW–LMC-mass pairs are 2–3× more common at z ≳ 2–3.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».