On the Origin of Quenched but Gas-rich Regions at Kiloparsec Scales in Nearby Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use resolved spectroscopy from MaNGA to investigate the significance of both local and global properties of galaxies to the cessation of star formation at kpc scales. Quenched regions are identified from a sample of isolated disk galaxies by a single-parameter criterion D n (4000) - log EW(Hα) > 1.6 − log 2 = 1.3 , and are divided into gas-rich quenched regions (GRQRs) and gas-poor quenched regions according to the surface density of cold gas (Σgas). Both types of quenched regions tend to be hosted by non-AGN galaxies with relatively high mass (M * ≳ 1010 M ⊙) and red colors (NUV − r ≳ 3), as well as low star formation rate and high central density at fixed mass. They span wide ranges in other properties including structural parameters that are similar to the parent sample, indicating that the conditions responsible for quenching in gas-rich regions are largely independent of the global properties of galaxies. We train random forest classifiers and regressors for predicting quenching in our sample with 15 local/global properties. Σ* is the most important property for quenching, especially for GRQRs. These results strongly indicate the important roles of low-mass hot evolved stars, which are numerous and long-lived in quenched regions and can provide substantial radiation pressure to support the surrounding gas against gravitational collapse. The different feature importance for quenching, as found previously by A. F. L. Bluck et al., is partly due to the different definitions of quenched regions, particularly the different requirements on EW(Hα).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».