Investigating the galaxy–halo connection of DESI emission-line galaxies with SHAMe-SF
Notice bibliographique
Résumé
Context. The Dark Energy Spectroscopic Instrument (DESI) survey is mapping the large-scale distribution of millions of emission line galaxies (ELGs) over vast cosmic volumes to measure the growth history of the Universe. However, compared to luminous red galaxies, it is more complex to model the connection of ELGs with the underlying matter field. Aims. We employed a novel theoretical model, SHAMe-SF, to infer the connection between ELGs and their host dark matter haloes and subhaloes. SHAMe-SF is a version of subhalo abundance matching that incorporates prescriptions for multiple processes, including star formation, tidal stripping, environmental correlations, and quenching. Methods. We analysed public measurements of the projected and redshift-space ELG correlation functions at z = 1.0 and z = 1.3 from the DESI One Percent data release (from the Early Data Release), which we fitted over a broad range of scales, r ∈ [0.1, 30]/ h −1 Mpc, to within the statistical uncertainties of the data. We also validated the inference pipeline using two mock DESI-ELG catalogues built from hydrodynamic (TNG300) and semi-analytic galaxy formation models ( L-Galaxies ). Results. SHAMe-SF is able to reproduce the clustering of DESI ELGs and the mock DESI samples within statistical uncertainties. We infer that DESI ELGs typically reside in haloes of ∼ 10 11.8 h −1 M ⊙ when they are centrals and ∼ 10 12.5 h −1 M ⊙ when they are satellites, which occurs in ∼30% of cases. In addition, compared to the distribution of dark matter within haloes, satellite ELGs preferentially reside both in the outskirts and inside haloes, and have a net infall velocity towards the centre. Finally, our results show evidence of assembly bias and conformity. All these findings are in qualitative agreement with the mock DESI catalogues. Conclusions. These results pave the way for a cosmological interpretation of DESI ELG measurements on small scales using SHAMe-SF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».