A Kinematic Approach to Assessing Environmental Effects: Star-forming Galaxies in a z ~ 0.9 SpARCS Cluster Using Spitzer 24 μm Observations
Notice bibliographique
Résumé
We present an infrared study of a z = 0.872 cluster, SpARCS J161314+564930, with the primary aim of distinguishing the dynamical histories of spectroscopically confirmed star-forming members to assess the role of cluster environment. We utilize deep MIPS imaging and a mass-limited sample of 85 spectroscopic members to identify 16 24 {$μ$}m bright sources within the cluster, and measure their 24 {$μ$}m star formation rates (SFRs) down to ~{}6 M $_{⊙}$ yr$^{-1}$. Based on their line-of-sight velocities and stellar ages, MIPS cluster members appear to be an infalling population that was recently accreted from the field with minimal environmental dependency on their star formation. However, we identify a double-sequenced distribution of star-forming galaxies among the members, with one branch exhibiting declining specific SFRs with mass. The members along this sub-main sequence contain spectral features suggestive of passive galaxies. Using caustic diagrams, we kinematically identify these galaxies as a virialized and/or backsplash population. Moreover, we find a mix of dynamical histories at all projected radii, indicating that standard definitions of environment (i.e., radius and density) are contaminated with recently accreted interlopers, which could contribute to a lack of environmental trends for star-forming galaxies. A cleaner narrative of their dynamical past begins to unfold when using a proxy for accretion histories through profiles of constant (r/r $_{200}$) {\times} ({$Delta$}v/{$σ$}$_{ v }$); galaxies accreted at earlier times possess lower values of (r/r $_{200}$) {\times} ({$Delta$}v/{$σ$}$_{ v }$) with minimal contamination from the distinct infalling population. Therefore, adopting a time-averaged definition for density (as traced by accretion histories) rather than an instantaneous density yields a depressed specific SFR within the dynamical cluster core.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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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; 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 ».