CO-CAVITY project: Molecular gas and star formation in void galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Context. Cosmic voids, distinguished by their low-density environment, provide a unique opportunity to explore the interplay between the cosmic environment and the processes of galaxy formation and evolution. Nevertheless, few data on the molecular gas have been obtained so far. Aims. In this paper, we continue the research performed in the CO-CAVITY pilot project to study the molecular gas content and properties in void galaxies in order to search for possible differences compared to galaxies that inhabit denser structures. Methods. We used the IRAM 30 m telescope to observe the CO(1–0) and CO(2–1) emission of 106 void galaxies selected from the CAVITY survey. Together with data from the literature, we obtained a sample of 200 void galaxies with CO data. We conducted a comprehensive comparison of the specific star formation rate (sSFR = SFR/ M ⋆ ), the molecular gas fraction ( M H 2 / M ⋆ ), and the star formation efficiency (SFE = SFR/ M H 2 ) between the void galaxies and a comparison sample of galaxies in filaments and walls selected from the xCOLD GASS survey. Results. We find no statistically significant difference between void galaxies and a comparison sample in the molecular gas fraction as a function of stellar mass for galaxies on the star-forming main sequence (SFMS). However, for void galaxies, the SFE is found to be constant across all stellar mass bins, while there is a decreasing trend with M ⋆ , for the comparison sample. Finally, we find some indications for a smaller dynamical range in the molecular gas fraction as a function of distance to the SFMS in void galaxies. Conclusions. Overall, we find that the molecular gas properties of void galaxies are not very different from those of denser environments. The physical origin of the most significant difference that we find – a constant SFE as a function of stellar mass in void galaxies – is unclear and further investigation and higher-resolution data are required to gain further insight.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».