The quenching of star formation in dwarf galaxies: new perspectives from deep-wide surveys
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Dwarf galaxies dominate the galaxy number density, making them critical to our understanding of galaxy evolution. However, typical dwarfs are too faint to be visible outside the very local Universe in past surveys like the SDSS, which offer large footprints but are shallow. Dwarfs in such surveys have relatively high star formation rates, which boost their luminosity, making them detectable in shallow surveys, but also biased and potentially unrepresentative of dwarfs as a whole. Here, we use deep data to perform an unbiased statistical study of $\sim$7000 nearby ($z\lt 0.25$) dwarfs (10$^8$ M$_{\odot }$ < $M_{\star }$ < 10$^{9.5}$ M$_{\odot }$) in the COSMOS field which, at these redshifts, is a relatively low-density region. At $z\sim 0.05$, $\sim$40 per cent of dwarfs in low-density environments are red/quenched, falling to $\sim$30 per cent by $z\sim 0.25$. Red dwarfs reside closer to nodes, filaments and massive galaxies. Proximity to a massive galaxy appears to be more important in determining whether a dwarf is red, rather than simply its distance from nodes and filaments or the mean density of its local environment. Interestingly, around half of the red dwarfs reside outside the virial radii of massive galaxies and around a third of those also inhabit regions in the lower 50 per cent in density percentile (i.e. regions of very low ambient density). Around half of the red dwarf population is therefore quenched by mechanisms unrelated to environment, which are likely to be internal processes such as stellar and active galactic nucleus feedback.
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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».