Deep Extragalactic VIsible Legacy Survey (DEVILS): new robust merger rates at intermediate redshifts
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Mergers are fundamental to our understanding of the processes driving the evolution of the structure and morphology of galaxies, star formation, active galactic nucleus activity, and the redistribution of stellar mass in the Universe. Determining the fraction and properties of mergers across cosmic time is critical to understanding the formation of the Universe we observe today. This fraction and its evolution also provide inputs and constraints for cosmological simulations, crucial for theoretical models of galaxy evolution. We present robust estimates of major close-pair fractions and merger rates at $0.2 < z < 0.9$ in the Deep Extragalactic VIsible Legacy Survey. We identify major mergers by selecting close pairs with a projected spatial separation $r_{\mathrm{sep}} < 20$ h$^{-1}$ kpc and a radial velocity separation $v_{\mathrm{sep}} < 500$ km s$^{-1}$. For galaxies with stellar masses of log$_{10}(M_\star$/${\rm M}_\odot$) = 10.66 $\pm$ 0.25 dex, we find a major close-pair fraction of ${\approx} 0.021$ at $0.2 < z < 0.34$ using a highly complete, unbiased spectroscopic sample. We extend these estimates to $0.2 < z < 0.9$ by combining the full probability distribution of redshifts for galaxies with high-quality spectroscopic, photometric, or grism measurements. Fitting a power law $\gamma _{m} = A(1 + z)^m$, we find $A = 0.024 \pm 0.001$ and $m = 0.55 \pm 0.22$. Consistent with previous results, the shallow slope suggests weak redshift evolution in the merger fraction. When comparing with large hydrodynamical simulations, we also find consistent results. We convert close-pair fractions to merger rates using several literature prescriptions for merger time-scales and provide all measurements for future studies.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 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 ».