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Enregistrement W4401766127 · doi:10.1051/0004-6361/202451471

Compact groups of galaxies in GAMA

2024· article· en· W4401766127 sur OpenAlexfundno aff
Ariel Zandivarez, Eugenia Díaz-Giménez, Antonela Taverna, Manuel Merchán

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryScience and Technology Facilities CouncilUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieUniversidad de CórdobaYork UniversityConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasUniversity of OxfordLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityMax-Planck-Institut für AstrophysikAbdus Salam International Centre for Theoretical Physics
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyAstronomyGalactic nuclei

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Several compact group catalogues have been constructed over the years using different methods, but most of them are not deep enough to go beyond the very local Universe with a high level of redshift completeness. Aims. We build a statistically reliable sample of compact groups to study the influence of its inner extreme environment at intermediate redshifts. Methods. We adopted the Galaxy And Mass Assembly (GAMA) redshift survey as a parent galaxy catalogue, complemented with a small sample of galaxies from the Sloan Digital Sky Survey, to identify compact groups using Hickson-like criteria. We explored the parameter space to perform several identifications, with which we built samples with different characteristics. Particularly, we reduced the maximum galaxy separation in the line of sight to 500 km s −1 , and we implemented different magnitude ranges to define membership: a difference between three, two, or one magnitudes between the brightest galaxy and the other members, and no restriction at all. For comparison, we used control samples extracted from a catalogue of loose groups to compare their properties with those of the compact groups. Results. We built five considerably large compact group samples, ranging from more than 400 up to roughly 2400 systems, and maximum redshifts from 0.2 to 0.4, depending on the selected parameters. The overall properties of each sample agree with previous findings. Moreover, compact groups have a tendency for a larger fraction of quenched galaxies than control loose groups, mainly for galaxies with a low stellar mass in compact groups with short crossing times. In addition, ∼45% of the compact groups are embedded in loose galaxy systems and are highly compact, have the shortest crossing times, and the brightest first-ranked galaxies than compact groups that are considered to be non-embedded or isolated. The compact group properties almost do not evolve at all with redshift. Conclusions. Our results confirm previous findings that postulated that compact groups are one of the suitable places in which the suppression of the star formation rate in galaxies that is primarily due to galaxy interactions can be studied. These new Hickson-like compact group samples will be valuable to deepen the analysis of these peculiar galaxy systems in a redshift regime that was poorly explored so far.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,775
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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