Deep Extragalactic VIsible Legacy Survey (DEVILS): the sSFR–<i>M</i>⋆ plane. Part I: the recent SFH of galaxies and movement through the plane
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT In a recent paper, we parametrized the evolution of the star formation rate dispersion ($\sigma _{\mathrm{ SFR}}$) across the specific star formation rate–stellar mass plane (sSFR–M$_{\star }$) using the Deep Extragalactic VIsible Legacy Survey (DEVILS) – suggesting that the point at which the minimum in the dispersion occurs (M$^{*}_{\sigma -\mathrm{ min}}$) defines a boundary between different physical mechanisms affecting galaxy evolution. Here, we expand upon that work to determine the movement of galaxies through the sSFR–M$_{\star }$ plane using their recent star formation histories (SFHs) and explore how this leads to the observed $\sigma _{\rm {SFR}}$–M$_{\star }$ relation. We find that galaxies in subregions of the sSFR–M$_{\star }$ plane show distinctly different SFHs, leading to a complex evolution of the sSFR–M$_{\star }$ plane and star-forming sequence (SFS). However, we find that selecting galaxies based on stellar mass and position relative to SFS alone (as is traditionally the case), may not identify sources with common recent SFHs, and therefore propose a new selection methodology. We then use the recent SFH of galaxies to measure the evolution of the SFS, showing that it has varying contributions from galaxies with different SFHs that lead to the observed changes in slope, normalization, and turnover stellar mass. Finally, we determine the overall evolution of the sSFR–M$_{\star }$ plane from $z\sim 1$ to today. In the second paper in this series, we will discuss physical properties of galaxies with common recent SFHs and how these lead to the observed $\sigma _{\rm {SFR}}$–M$_{\star }$ relation and evolution of the sSFR–M$_{\star }$ plane.
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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 | 0,001 |
| 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 ».