Satellite quenching and morphological transformation of galaxies in groups and clusters
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We investigate the role that dense environments have on the quenching of star formation and the transformation of morphology for a sample of galaxies selected from the Sloan Digital Sky Survey. We make a distinction between galaxies falling into groups [13 ≤ log(Mhalo/M⊙) < 14] and clusters [log(Mhalo/M⊙) ≥ 14], and compare to a large sample of field galaxies. Using galaxy position in projected phase space as a proxy for time since infall, we study how galaxy specific star formation rate and morphology, parametrized by the bulge-to-total light ratio, change over time. After controlling for stellar mass, we find clear trends of increasing quenched and elliptical fractions as functions of infall time for galaxies falling into both groups and clusters. The trends are strongest for low-mass galaxies falling into clusters. By computing quenching and morphological transformation time-scales, we find evidence that star formation quenching occurs faster than morphological transformation in both environments. Comparing field galaxies to recently infalling galaxies, we determine that there is pre-processing of both star formation and morphology, with pre-processing affecting star formation rates more strongly. Our analysis favours quenching mechanisms that act quickly to suppress star formation, while other mechanisms that act on longer time-scales transform morphology through bulge growth and disc fading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».