The central spectra of massive star-forming galaxies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have examined the nuclear spectra of very massive star-forming galaxies at z ∼ 0 to understand how they differ from other galaxies with comparable masses, which are typically passive. We selected a sample of 126 nearby massive star-forming galaxies ( < 100 Mpc, 10 11.3 M ⊙ ≤ M stellar ≤ 10 11.7 M ⊙ , 1 M ⊙ yr −1 < SFR < 13 M ⊙ yr −1 ) from the 2MRS-Bright WXSC catalogue. LEDA morphologies indicate at least 63% of our galaxies are spirals, while visual inspection of Dark Energy Survey images reveals 75% of our galaxies to be spirals with the remainder being lenticular. Of our sample 59 have archival nuclear spectra, which we have modelled and subsequently measured emission lines ([NII] λ 6583, H αλ 6563, [OIII] λ 5008, and H βλ 4863), classifying galaxies as star-forming, LINERS or AGNs. Using a BPT diagram we find 83 ± 6 % of our galaxies, with sufficient signal-to-noise to measure all 4 emission lines, to be LINERs. Using the [NII] λ 6583/H αλ 6563 emission line ratio alone we find that 79 ± 6 % of the galaxies (46 galaxies) with archival spectra are LINERs, whereas just ∼ 30% of the overall massive galaxy population are LINERs (Belfiore et al., 2016). Our sample can be considered a local analogue of the Ogle et al. (2016, 2019) sample of z ∼ 0.22 massive star-forming galaxies in terms of selection criteria, and we find 64% of their galaxies are LINERs using SDSS spectra. The high frequency of LINER emission in these massive star-forming galaxies indicates that LINER emission in massive galaxies may be linked to the presence of gas that fuels star formation.
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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 | 0,001 | 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 ».