Quenching massive galaxies across cosmic time with the semi-analytic model <scp>shark v2.0</scp>
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We introduce version 2.0 of the shark semi-analytic model of galaxy formation after many improvements to the physics included. The most significant being (i) a model describing the exchange of angular momentum (AM) between the interstellar medium and stars; (ii) a new active galactic nuclei feedback model which has two modes, a wind and a jet mode, with the jet mode tied to the jet energy production; (iii) a model tracking the development of black hole (BH) spins; (iv) more sophisticated modelling of environmental effects on satellite galaxies; and (v) automatic parameter exploration using Particle Swarm Optimization. We focus on two timely research topics: the structural properties of galaxies and the quenching of massive galaxies. For the former, sharkv2.0 is capable of producing a more realistic stellar size–mass relation with a plateau marking the transition from disc- to bulge-dominated galaxies, and scaling relations between specific AM and mass that agree well with observations. For the quenching of massive galaxies, sharkv2.0 produces massive galaxies that are more quenched than the previous version, reproducing well the observed relations between star formation rate (SFR) and stellar mass, and specific SFR and BH mass at z = 0. shark v2.0 produces a number density of massive-quiescent galaxies &gt;1 dex higher than the previous version, in good agreement with JWST observations at z ≤ 5; predicts a stellar mass function of passive galaxies in reasonably good agreement with observations at 0.5 &lt; z &lt; 5; and environmental quenching to already be effective at z = 5.
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 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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».