Age and metal gradients in massive quiescent galaxies at 0.6 ≲ <i>z</i> ≲ 1.0: implications for quenching and assembly histories
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present spatially resolved, simple stellar population equivalent ages, stellar metallicities, and abundance ratios for 456 massive ($10.3\lesssim \log (\mathrm{M}_*/\mathrm{M}_\odot)\lesssim 11.8$) quiescent galaxies at $0.6\lesssim z\lesssim 1.0$ from the Large Early Galaxy Astrophysics Census, derived using full-spectrum models. Typically, we find flat age and [Mg/Fe] gradients, and negative [Fe/H] gradients, implying iron-rich cores. We also estimate intrinsic [Fe/H] gradients via forward modelling. We examine the observed gradients in three age bins. Younger quiescent galaxies typically have negative [Fe/H] gradients and positive age gradients, possibly indicating a recent central starburst. Additionally, this finding suggests that photometrically measured flat colour gradients in young quiescent galaxies are the result of the positive age and negative metallicity gradients cancelling each other. For older quiescent galaxies, the age gradients become flat and [Fe/H] gradients weaken, though remain negative. Thus, negative colour gradients at older ages are likely driven by metallicity gradients. The diminishing age gradient may result from the starburst fading. Furthermore, the persistence of the [Fe/H] gradients may suggest that the outskirts are simultaneously built up by mergers with lower metallicity satellites. On the other hand, the gradients could be inherited from the star-forming phase, in which case mergers may not be needed to explain our findings. This work illustrates the need for resolved spectroscopy, instead of just photometry, to measure stellar population gradients. Extending these measurements to higher redshift is imperative for understanding how stellar populations in quiescent galaxies are assembled over cosmic time.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».