Hubble space telescope imaging of the CFRS and LDSS redshift surveys - IV. Influence of mergers in the evolution of faint field galaxies from z ∼ 1
Notice bibliographique
Résumé
Hubble Space Telescope images of a sample of 285 galaxies with measured redshifts from the Canada-France Redshift Survey (CFRS) and Autofib-Low Dispersion Spectrograph Survey (LDSS) redshift surveys are analysed to derive the evolution of the merger fraction out to redshifts z ∼ 1. We have performed visual and machine-based merger identifications, as well as counts of bright pairs of galaxies with magnitude differences δm ≤ 1.5 mag. We find that the pair fraction increases with redshift, with up to ∼ 20 per cent of the galaxies being in physical pairs at z ∼ 0.75-1. We derive a merger fraction varying with redshift as ∝ (1 + z)3.2±0.6, after correction for line-of-sight contamination, in excellent agreement with the merger fraction derived from the visual classification of mergers for which m = 3.4 ± 0.6. After correcting for seeing effects on the ground-based selection of survey galaxies, we conclude that the pair fraction evolves as ∝ (1 + z)2.7±0.6. This implies that an average L* galaxy will have undergone 0.8-1.8 merger events from z = 1 to z = 0, with 0.5 to 1.2 merger events occuring in a 2-Gyr time-span at around z ∼ 0.9. This result is consistent with predictions from semi-analytical models of galaxy formation. From the simple coaddition of the observed luminosities of the galaxies in pairs, physical mergers are computed to lead to a brightening of 0.5 mag for each pair on average, and a boost in star formation rate of a factor of 2, as derived from the average [O II] equivalent widths. Mergers of galaxies are therefore contributing significantly to the evolution of both the luminosity function and luminosity density of the Universe out to z ∼ 1.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».