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Enregistrement W4403846946 · doi:10.3847/1538-4357/ad77cf

Systematically Measuring Ultradiffuse Galaxies. VII. The H i Survey Overview

2024· article· en· W4403846946 sur OpenAlexaff
Ananthan Karunakaran, Khadeejah Motiwala, Kristine Spekkens, Dennis Zaritsky, Richard L. Donnerstein, Arjun Dey

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensQueen's UniversityCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the results from the neutral hydrogen (H i) follow-up survey of 378 optically detected ultradiffuse galaxy (UDG) candidates from the Systematically Measuring Ultra-Diffuse Galaxies survey using the Robert C. Byrd Green Bank Telescope. We detect H i in 110 targets and determine 37 to be UDGs and 73 to be low-surface-brightness (LSB) dwarfs based on their effective radii and central surface brightnesses. In line with previous studies, we find that: (i) our H i detections have on average bluer g − r colors and more irregular morphologies than our H i nondetections, (ii) our H i detections populate the tail end of the star-forming main sequence from the ALFALFA catalog with marginally lower specific star formation rates, and (iii) H i detections are mostly in relatively isolated (i.e., field) environments, while most nondetections have at least one nearby neighbor in projection. We find that the H i mass to stellar mass ratios (i.e., gas richnesses) scale with the physical sizes for UDGs and LSB dwarfs alike, suggesting that mechanisms other than bursty star formation feedback may be at play for UDGs. However, we find a stronger trend between gas richnesses and physical sizes if we define UDGs using their effective surface brightness instead of their central surface brightness. We are in the process of using this unprecedented sample of UDG candidates to carry out detailed follow-up studies (i.e., star formation and environmental analysis, comparisons to simulations) and are obtaining resolved H i observations for several of them.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,210 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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