The EDGE-CALIFA Survey: An integral field unit-based integrated molecular gas database for galaxy evolution studies in the Local Universe
Notice bibliographique
Résumé
Studying galaxy evolution requires knowledge not only of the stellar properties, but also of the interstellar medium (in particular the molecular phase) out of which stars form, using a statistically significant and unbiased sample of galaxies. To this end, we introduce here the integrated Extragalactic Database for Galaxy Evolution (iEDGE), a collection of integrated stellar and nebular emission lines, and molecular gas properties from 643 galaxies in the local Universe. These galaxies are drawn from the CALIFA datasets, and are followed up in CO lines by the APEX, CARMA, and ACA telescopes. As this database is assembled from data coming from a heterogeneous set of telescopes (including IFU optical data and single-dish and interferometric CO data), we adopted a series of techniques (tapering, spatial and spectral smoothing, and aperture correction) to homogenise the data. Due to the application of these techniques, the database contains measurements from the inner regions of the galaxies and for the full galaxy extent. We used the database to study the fundamental star formation relationships between star formation rate (SFR), stellar mass (M*), and molecular gas mass (Mmol) across galaxies with different morphologies. We observed that the diagrams defined by these quantities are bi-modal, with early-type passive objects well separated from spiral star-forming galaxies. Additionally, while the molecular gas fraction (fmol = Mmol/M*) decreases homogeneously across these two types of galaxies, the star formation efficiency (SFE=SFR/Mmol) in the inner regions of passive galaxies is almost two orders of magnitude lower compared to the global values. This indicates that inside-out quenching requires not only low fmol, but also strongly reduced SFE in the galactic centres.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».