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Enregistrement W4414907885 · doi:10.1051/0004-6361/202556085

Brightest group galaxies in COSMOS-Web: Evolution of the size-mass relation since z = 3.7

2025· article· en· W4414907885 sur OpenAlexaff
G. Gozaliasl, Lilan Yang, S. Jeyhan Kartaltepe, Greta Toni, Fatemeh Abedini, B. Hollis Akins, Natalie Allen, C. Rafael Arango-Toro, Arif Babul, M.E. Casey, Nima Chartab, E. Nicole Drakos, Alexis Finoguenov, Carter Flayhart, Maximilien Franco, Zohreh Ghaffari, Gavin Leroy, Aryana Haghjoo, Hosein Haghi, Santosh Harish, Akram Hasani Zonoozi, G. Hasinger, Hossein Hatamnia, O. Ilbert, Shuowen Jin, Darshan Kakkad, Atousa Kalantari, Ali Ahmad Khostovan, Anton M. Koekemoer, M. J. Korpi, C. Laigle, Daizhong Liu, G. Magdis, M. Maturi, H. J. McCracken, Jed McKinney, Nicolas McMahon, Wilfried Mercier, Bahram Mobasher, L. Moscardini, Jason Rhodes, Louise Paquereau, Annagrazia Puglisi, Sogol Sanjaripour, M. Sargent, Zahra Sattari, Diana Scognamiglio, N. Z. Scoville, Marko Shuntov, Sina Taamoli, Sune Toft, E. Vardoulaki

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensInstitute of Particle PhysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésGalaxyRedshiftCOSMIC cancer databaseStar formationStellar massRADIUSGalaxy formation and evolutionEffective radius

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the first comprehensive study of the structural evolution of brightest group galaxies (BGGs) from redshift z ≃ 0.08 to z = 3.7 using the James Webb Space Telescope ’s 255-hour COSMOS-Web program. This survey provides deep NIRCam imaging in four filters (F115W, F150W, F277W, and F444W) in ∼ 0.54 deg 2 , allowing robust size and morphological measurements for ∼ 1700 BGGs spanning ∼ 12 Gyr of cosmic history. High-resolution imaging enables consistent measurement of galaxy sizes in the rest-frame optical (red to near-infrared; ∼6000–8000 Å) across cosmic time through redshift-dependent filter selection. We classified BGGs as star-forming and quiescent using both rest-frame NUV– r – J colors and redshift-dependent specific star formation rate (sSFR) thresholds. Our structural analysis reveals that quiescent BGGs are systematically more compact than their star-forming counterparts across all redshifts, exhibiting steeper size–mass slopes ( α QG ∼ 0.6–1.2 vs. α SF ∼ 0.0–0.3). The effective radius evolves as R e ∝ (1+ z ) − α , with α = 0.96 ± 0.07 for star-forming BGGs and α = 1.24 ± 0.09 for quiescent BGGs, indicating stronger size growth in quenched systems. The corresponding growth factor at fixed stellar mass (log M ∗ = 10.7) from z = 3.7 to z = 0.08 is ∼ 4.4 for star-forming and ∼ 6.6 for quiescent BGGs. The intrinsic scatter in the size–mass relation increases toward higher redshift for both populations, reaching ∼ 0.3–0.4 dex at z > 2, reflecting greater structural diversity in the early universe. Compared to field galaxies, BGGs show systematically smaller sizes at fixed stellar mass, particularly among quiescent systems, highlighting environmental effects on galaxy structure. We further compare the evolution of the quiescent fraction, the Sérsic index, and ellipticity with those of field galaxies, finding consistent trends that reinforce our main conclusions. These results establish the foundation for understanding how group-scale environments shape the structural evolution of central galaxies and provide crucial constraints for models of galaxy formation in intermediate-mass dark matter halos.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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