The <scp>thesan-zoom</scp> project: burst, quench, repeat – unveiling the evolution of high-redshift galaxies along the star-forming main sequence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Characterizing the evolution of the star-forming main sequence (SFMS) at high redshift is crucial to contextualize the observed extreme properties of galaxies in the early Universe. We present an analysis of the SFMS and its scatter in the thesan-zoom simulations, where we find a redshift evolution of the SFMS normalization scaling as $\propto (1+z)^{2.64\pm 0.03}$, significantly stronger than is typically inferred from observations. We can reproduce the flatter observed evolution by filtering out weakly star-forming galaxies, implying that current observational fits are biased due to a missing population of lulling galaxies or overestimated star formation rates. We also explore star formation variability using the scatter of galaxies around the SFMS ($\sigma _{\mathrm{MS}}$). At the population level, the scatter around the SFMS increases with cosmic time, driven by the increased importance of long-term environmental effects in regulating star formation at later times. To study short-term star formation variability, or ‘burstiness’, we isolate the scatter on time-scales shorter than 50 Myr. The short-term scatter is larger at higher redshift, indicating that star formation is indeed more bursty in the early Universe. We identify two starburst modes: (i) externally driven, where rapid large-scale inflows trigger and fuel prolonged, extreme star formation episodes, and (ii) internally driven, where cyclical ejection and re-accretion of the interstellar medium in low-mass galaxies drive bursts, even under relatively steady large-scale inflow. Both modes occur at all redshifts, but the increased burstiness of galaxies at higher redshift is due to the increasing prevalence of the more extreme external mode of 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».