Linking Galaxies to Dark Matter Halos at z ~ 1: Dependence of Galaxy Clustering on Stellar Mass and Specific Star Formation Rat
Notice bibliographique
Résumé
We study the dependence of angular two-point correlation functions on stellar mass (M*) and specific star formation rate (sSFR) of M<sub>*</sub> 10<sup>10</sup> M<sub>⊙</sub> galaxies at z ∼ 1. The data from the UK Infrared Telescope Infrared Deep Sky Survey Deep eXtragalactic Survey and Canada–France–Hawaii Telescope Legacy Survey cover 8.2 deg<sup>2</sup> sample scales larger than 100 h <sup>-1</sup> Mpc at z ∼ 1, allowing us to investigate the correlation between clustering, M<sub>*</sub>/M<sub>halo</sub> ratio. The ratio for central galaxies shows a peak at M<sub>halo</sub>~ 10<sup>12</sup>h<sup>-1</sup>M<sub>⊙</sub>, and satellites predominantly contribute to the total stellar mass in cluster environments with M<sub>*</sub>/M<sub>halo</sub> values of 0.01–0.02. Using star-forming galaxies split by sSFR, we find that main sequence galaxies (log sSFR/yr<sup>-1</sup>~9) are mainly central galaxies in ~10<sup>12.5</sup>h<sup>-1</sup>M<sub>⊙</sub> halos with the lowest clustering amplitude, while lower sSFR galaxies consist of a mixture of both central and satellite galaxies where those with the lowest M<sub>*</sub> are predominantly satellites influenced by their environment. Considering the lowest M<sub>halo</sub> samples in each M<sub>*</sub> bin, massive central galaxies reside in more massive halos with lower sSFRs than low mass ones, indicating star-forming central galaxies evolve from a low M<sub>*</sub>–high sSFR to a high M<sub>*</sub>–low sSFR regime. We also find that the most rapidly star-forming galaxies (log sSFR/yr <sup>-1</sup>> -8.5) are in more massive halos than main sequence ones, possibly implying galaxy mergers in dense environments are driving the active star formation. These results support the conclusion that the majority of star-forming galaxies follow secular evolution through the sustained but decreasing formation of stars.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,004 |
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.
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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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».