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Enregistrement W6901691571 · doi:10.60692/3vj61-dae96

A Virgo Environmental Survey Tracing Ionised Gas Emission (VESTIGE)

2020· article· en· W6901691571 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirgo ClusterGalaxyStar formationLuminosityCluster (spacecraft)Star clusterGalaxy cluster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Virgo Environmental Survey Tracing Ionised Gas Emission (VESTIGE) is a blind narrow-band H α + [NII] imaging survey of the Virgo cluster carried out with MegaCam at the Canada-French-Hawaii telescope. We use a new set of data extracted from VESTIGE to study the impact of the hostile cluster environment on the star formation process down to the scale of HII regions (∼50 pc). Here, HII regions are identified and their parameters measured using the HII PHOT code on a sample of 114 late-type galaxies spanning a wide range in morphological type (Sa-Sd, Im, BCD), stellar mass (10 6.5 ≤ M star ≤ 10 11 M ⊙ ), and star formation activity (10 −3 ≤ SFR ≤ 10 M ⊙ yr −1 ). Owing to the exquisite average resolution of the VESTIGE data (0.65 arcsec), we detect 11302 HII regions with an H α luminosity L (H α ) ≥ 10 37 erg s −1 . We show that the typical number of HII regions in gas-stripped objects is significantly lower than in healthy late-types of similar stellar mass. We also show that in these gas-stripped galaxies the number of HII regions significantly drops outside the effective radius, suggesting that the quenching process occurs outside-in, in agreement with other multifrequency observations. These new results consistently confirm that the main mechanism responsible for the decrease of the star formation activity observed in cluster galaxies is ram pressure, allowing us to discard other milder processes such as starvation or strangulation, which are unable to reproduce the observed radially truncated profiles.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,163 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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