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Enregistrement W787727087 · doi:10.1093/mnras/stv2448

An enhanced merger fraction within the galaxy population of the SSA22 protocluster at<i>z</i> = 3.1

2015· article· en· W787727087 sur OpenAlexaff
N. K. Hine, J. E. Geach, D. M. Alexander, Bret Lehmer, S. C. Chapman, Yuichi Matsuda

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyGalaxy mergerAstronomyGalaxy formation and evolutionAccretion (finance)Stellar massPopulationLenticular galaxyStar formationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The overdense environments of protoclusters of galaxies in the early Universe (z > 2) are expected to accelerate the evolution of galaxies, with an increased rate of stellar mass assembly and black hole accretion compared to co-eval galaxies in the average density ‘field’. These galaxies are destined to form the passive population of massive galaxies that dominate the cores of rich clusters today. While signatures of the accelerated growth of galaxies in the SSA22 protocluster (z = 3.1) have been observed, the mechanism driving this remains unclear. Here we show an enhanced rate of galaxy–galaxy mergers could be responsible. We morphologically classify Lyman-break Galaxies (LBGs) in the SSA22 protocluster and compare these to those of galaxies in the field at z = 3.1 as either active mergers or non-merging using Hubble Space Telescope ACS/F814W imaging, probing the rest-frame ultraviolet stellar light. We measure a merger fraction of 48 ± 10 per cent for LBGs in the protocluster compared to 30 ± 6 per cent in the field. Although the excess is marginal, an enhanced rate of mergers in SSA22 hints that galaxy–galaxy mergers are one of the key channels driving accelerated star formation and AGN growth in protocluster environments.

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)0,000
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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