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Enregistrement W4412571209 · doi:10.1093/mnras/staf1205

Deep Extragalactic VIsible Legacy Survey (DEVILS): satellite quenching at intermediate redshift

2025· article· en· W4412571209 sur OpenAlexafffund
L. J. M. Davies, Melissa F. Fuentealba-Fuentes, Ruby J. Wright, Matías Bravo, Sushama Wagh, M. Siudek

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejAustralian Research CouncilMinisterio de Ciencia e InnovaciónMcMaster UniversityEuropean CommissionForrest Research Foundation
Mots-clésPhysicsRedshiftAstronomyAstrophysicsSatelliteQuenching (fluorescence)GalaxyOpticsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Determining the processes by which galaxies transition from a star-forming to a quiescent state (quenching) is paramount to our understanding of galaxy evolution. One of the key mechanisms by which this takes place is via a galaxy’s interactions with a local, overdense environment (satellite or environmental quenching). In the very local Universe, we see these processes in action, and can also observe their effects via the distribution of satellite galaxy properties. However, extending similar analyses outside of the local Universe is problematic, largely due to the difficulties in robustly defining environments with small and/or incomplete spectroscopic samples. We use new environmental metrics from the high-completeness Deep Extragalactic VIsible Legacy Survey (DEVILS) to explore the properties of satellite galaxies at intermediate redshift (0.3$<$z$<$0.5) and compare directly to the Galaxy And Mass Assembly Survey (GAMA) at 0$<$z$<$0.2. Importantly, both the galaxy properties and environmental metrics in DEVILS and GAMA are derived in an identical manner, reducing any methodology biases. We find: (i) that satellite galaxies in DEVILS and GAMA show suppressed star formation in comparison to isolated systems at the same stellar mass, by $\sim$0.5 dex in log$_{10}$(SFR/M$_{\odot }$ yr$^{-1}$), (ii) that this suppression is strongest in higher mass dark matter haloes (up to $\sim$1 dex in log$_{10}$(SFR/M$_{\odot }$ yr$^{-1}$) in the most massive haloes), and (iii) that at fixed stellar and halo mass, this suppression increases with time – with satellite passive fractions increasing by $\sim$10–15 per cent over the last $\sim$5 Gyr. This is consistent with previous observations and numerical simulations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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