The resolved star-formation efficiency of early-type galaxies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Understanding how and why star formation varies between galaxies is fundamental to our comprehension of galaxy evolution. In particular, the star-formation efficiency (SFE; star-formation rate or SFR per unit cold gas mass) has been shown to vary substantially both across and within galaxies. Early-type galaxies (ETGs) constitute an extreme case, as about a quarter have detectable molecular gas reservoirs but little to no detectable star formation. In this work, we present a spatially resolved view of the SFE in 10 ETGs, combining state-of-the-art Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) and Multi Unit Spectroscopic Explorer (MUSE) observations. Optical spectroscopic line diagnostics are used to identify the ionized emission regions dominated by star formation, and reject regions where the ionization arises primarily from other sources. We identify very few regions where the ionization is consistent with pure star formation. Using ${\rm H}\alpha$ as our SFR tracer, we find that previous integrated measurements of the star-formation rate based on UV and 22 $\mu$m emission are systematically higher than the SFR measured from ${\rm H}\alpha$. However, for the small number of regions where ionization is primarily associated with star formation, the SFEs are around 0.4 dex higher than those measured in star-forming galaxies at a similar spatial resolution (with depletion times ranging from $10^8$ to $10^{10}$ yr). Whilst the SFE of ETGs is overall low, we find that the SFEs of individual regions within ETGs can be similar to, or higher than, similar sized regions within star-forming galaxies.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 ».