Radial Gradients and Intrinsic Scatter in MaNGA Galaxies
Notice bibliographique
Résumé
We derive stellar population parameters and radial gradients within 0.65 $R_e$ for spatially resolved spectra of 2968 early-type galaxies from MaNGA, spanning stellar velocity dispersions ($σ$) of 50--340 km s$^{-1}$. Light-weighted mean age and C, N, Na, Mg, and Fe abundances are obtained by inverting metallicity-composite stellar population models with isochrones that respond in $T_{\mathrm{eff}}$ to individual element abundance changes. Globally, $\log$(age) increases ($\sim$0.53 dex per decade), [Fe/H] declines slightly ($\sim$-0.06 dex per decade), and [X/Fe] for light elements rises (0.19--0.37 dex per decade for $\logσ< 2.0$ but steepens to nearly double slope for $\logσ> 2.0$) with $\logσ$. [Fe/H] peaks at $\logσ\sim 2.0$ and falls on either side. Light-element [X/Fe] anticorrelates with [Fe/H] ($\sim$-0.1 dex per decade). Astrophysical scatter is largest in low-$σ$ galaxies, especially for Fe and N. Internally, age gradients are nearly flat in low-$σ$ galaxies and slightly negative in high-$σ$ systems ($\sim$-0.04 dex per decade). [Fe/H] radial gradients steepen from -0.06 dex per decade to -0.15 dex per decade across $σ$, while light elements (except Na) show $\sim$-0.03 dex per decade gradients. Scatter in gradients peaks in high-$σ$ galaxies, most strongly for Fe ($\sim$0.23 dex), suggesting comparable numbers of inside-out and outside-in formation. A near-zero ($\sim$-0.03) age and light-element gradient plus mild [Fe/H] gradients supports hierarchical merging for ETG evolution. Simulations match the observed age structure, slope change at $\logσ\sim 2.0$, and flat gradients, though they overpredict absolute abundances.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 0,001 |
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 ».