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Investigating what drives the quenching of star formation in galaxies is key to understanding their evolution. The Euclid mission will provide rich spatial and spectral data from optical to infrared wavelengths for millions of galaxies, and enable precise measurements of their star formation histories. Using the first Euclid Quick Data Release (Q1), we developed a probabilistic classification framework that combines the average specific star-formation rate (sSFRlog(τ)) inferred over two timescales (τ = 108, 109 yr) to categorise galaxies as ‘ageing’ (secularly evolving), ‘quenched’ (recently halted star formation), or ‘retired’ (dominated by old stars). We validated this methodology using synthetic observations from the IllustrisTNG simulation. Two classification methods were employed: a probabilistic approach, which integrates posterior distributions, and a model-driven method, which optimises sample purity and completeness using IllustrisTNG. At z < 0.1 and M* ≳ 3 × 108 M⊙, we obtain Euclid class fractions of 68–72%, 8–17%, and 14–19% for ageing, quenched, and retired populations, respectively, which is consistent with previous studies. Ageing and retired galaxies dominate at the low- and high-mass end, respectively, while quenched galaxies surpass the retired fraction for M* ≲ 1010 M⊙. The evolution with redshift shows increasing and decreasing fractions of ageing and retired galaxies, respectively. The fraction of quenched systems shows a weaker dependence on stellar mass and redshift, varying between 5 and 15%. We find tentative evidence that more massive galaxies usually undergo quenching episodes at earlier times with respect to their low-mass counterparts. We analysed the mass-size-metallicity relation for each population. Ageing galaxies generally exhibit disc morphologies and low metallicities. Retired galaxies show compact structures and enhanced chemical enrichment, while quenched galaxies form an intermediate population that is more compact and chemically evolved than ageing systems. Despite potential selection biases, this work demonstrates Euclid’s great potential for elucidating the physical nature of the quenching mechanisms that govern galaxy evolution.
Corcho-Caballero, P., Ascasibar, Y., Verdoes Kleijn, G., Lovell, C.C., De Lucia, G., Cleland, C., et al. (2026). Euclid Quick Data Release (Q1): XV. A probabilistic classification of quenched galaxies. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 711, 1-25 [10.1051/0004-6361/202554582].
Euclid Quick Data Release (Q1): XV. A probabilistic classification of quenched galaxies
P. Corcho-Caballero;Y. Ascasibar;G. Verdoes Kleijn;C. C. Lovell;G. De Lucia;C. Cleland;F. Fontanot;C. Tortora;L. V. E. Koopmans;S. Eales;T. Moutard;C. Laigle;A. Nersesian;F. Shankar;M. Dunn;N. Aghanim;B. Altieri;A. Amara;S. Andreon;H. Aussel;C. Baccigalupi;M. Baldi;A. Balestra;S. Bardelli;P. Battaglia;A. Biviano;A. Bonchi;D. Bonino;E. Branchini;M. Brescia;J. Brinchmann;G. Cañas-Herrera;V. Capobianco;C. Carbone;J. Carretero;S. Casas;F. J. Castander;M. Castellano;G. Castignani;S. Cavuoti;K. C. Chambers;A. Cimatti;C. Colodro-Conde;G. Congedo;C. J. Conselice;L. Conversi;Y. Copin;A. Costille;F. Courbin;H. M. Courtois;M. Cropper;A. Da Silva;H. Degaudenzi;A. M. Di Giorgio;C. Dolding;H. Dole;F. Dubath;X. Dupac;A. Ealet;S. Escoffier;M. Farina;R. Farinelli;F. Faustini;S. Ferriol;F. Finelli;S. Fotopoulou;M. Frailis;E. Franceschi;M. Fumana;S. Galeotta;K. George;B. Gillis;C. Giocoli;J. Gracia-Carpio;B. R. Granett;A. Grazian;F. Grupp;L. Guzzo;S. Gwyn;S. V. H. Haugan;W. Holmes;I. M. Hook;F. Hormuth;A. Hornstrup;P. Hudelot;K. Jahnke;M. Jhabvala;E. Keihänen;S. Kermiche;A. Kiessling;B. Kubik;K. Kuijken;M. Kümmel;M. Kunz;H. Kurki-Suonio;Q. Le Boulc'h;A. M. C. Le Brun;D. Le Mignant;S. Ligori;P. B. Lilje;V. Lindholm;I. Lloro;G. Mainetti;D. Maino;E. Maiorano;O. Mansutti;S. Marcin;O. Marggraf;M. Martinelli;N. Martinet;F. Marulli;R. Massey;S. Maurogordato;E. Medinaceli;S. Mei;M. Melchior;Y. Mellier;M. Meneghetti;E. Merlin;G. Meylan;A. Mora;M. Moresco;L. Moscardini;R. Nakajima;C. Neissner;S. -M. Niemi;J. W. Nightingale;C. Padilla;S. Paltani;F. Pasian;W. J. Percival;V. Pettorino;G. Polenta;M. Poncet;L. A. Popa;L. Pozzetti;F. Raison;R. Rebolo;A. Renzi;J. Rhodes;G. Riccio;E. Romelli;M. Roncarelli;R. Saglia;Z. Sakr;A. G. Sánchez;D. Sapone;B. Sartoris;J. A. Schewtschenko;P. Schneider;T. Schrabback;M. Scodeggio;A. Secroun;G. Seidel;S. Serrano;P. Simon;C. Sirignano;G. Sirri;L. Stanco;J. Steinwagner;P. Tallada-Crespí;A. N. Taylor;I. Tereno;N. Tessore;S. Toft;R. Toledo-Moreo;F. Torradeflot;I. Tutusaus;L. Valenziano;J. Valiviita;T. Vassallo;A. Veropalumbo;Y. Wang;J. Weller;A. Zacchei;G. Zamorani;F. M. Zerbi;I. A. Zinchenko;E. Zucca;V. Allevato;M. Ballardini;M. Bolzonella;E. Bozzo;C. Burigana;R. Cabanac;A. Cappi;D. Di Ferdinando;J. A. Escartin Vigo;L. Gabarra;J. Martín-Fleitas;S. Matthew;N. Mauri;R. B. Metcalf;A. Pezzotta;M. Pöntinen;C. Porciani;I. Risso;V. Scottez;M. Sereno;M. Tenti;M. Viel;M. Wiesmann;Y. Akrami;S. Alvi;I. T. Andika;S. Anselmi;M. Archidiacono;F. Atrio-Barandela;K. Benson;D. Bertacca;M. Bethermin;A. Blanchard;L. Blot;S. Borgani;M. L. Brown;S. Bruton;A. Calabro;F. Caro;C. S. Carvalho;T. Castro;F. Cogato;A. R. Cooray;O. Cucciati;S. Davini;F. De Paolis;G. Desprez;A. Díaz-Sánchez;J. J. Diaz;S. Di Domizio;J. M. Diego;A. Enia;Y. Fang;A. G. Ferrari;P. G. Ferreira;A. Finoguenov;A. Fontana;A. Franco;K. Ganga;J. García-Bellido;T. Gasparetto;V. Gautard;E. Gaztanaga;F. Giacomini;F. Gianotti;G. Gozaliasl;M. Guidi;C. M. Gutierrez;A. Hall;W. G. Hartley;S. Hemmati;H. Hildebrandt;J. Hjorth;J. J. E. Kajava;Y. Kang;V. Kansal;D. Karagiannis;K. Kiiveri;C. C. Kirkpatrick;S. Kruk;J. Le Graet;L. Legrand;M. Lembo;F. Lepori;G. Leroy;G. F. Lesci;J. Lesgourgues;L. Leuzzi;T. I. Liaudat;S. J. Liu;A. Loureiro;J. Macias-Perez;G. Maggio;M. Magliocchetti;E. A. Magnier;C. Mancini;F. Mannucci;R. Maoli;C. J. A. P. Martins;L. Maurin;M. Miluzio;P. Monaco;C. Moretti;G. Morgante;K. Naidoo;A. Navarro-Alsina;S. Nesseris;F. Passalacqua;K. Paterson;L. Patrizii;A. Pisani;D. Potter;S. Quai;M. Radovich;P. -F. Rocci;S. Sacquegna;M. Sahlén;D. B. Sanders;E. Sarpa;C. Scarlata;J. Schaye;A. Schneider;D. Sciotti;E. Sellentin;L. C. Smith;S. A. Stanford;K. Tanidis;G. Testera;R. Teyssier;S. Tosi;A. Troja;M. Tucci;C. Valieri;A. Venhola;D. Vergani;G. Verza;P. Vielzeuf;N. A. Walton;J. R. Weaver;J. G. Sorce
2026
Abstract
Investigating what drives the quenching of star formation in galaxies is key to understanding their evolution. The Euclid mission will provide rich spatial and spectral data from optical to infrared wavelengths for millions of galaxies, and enable precise measurements of their star formation histories. Using the first Euclid Quick Data Release (Q1), we developed a probabilistic classification framework that combines the average specific star-formation rate (sSFRlog(τ)) inferred over two timescales (τ = 108, 109 yr) to categorise galaxies as ‘ageing’ (secularly evolving), ‘quenched’ (recently halted star formation), or ‘retired’ (dominated by old stars). We validated this methodology using synthetic observations from the IllustrisTNG simulation. Two classification methods were employed: a probabilistic approach, which integrates posterior distributions, and a model-driven method, which optimises sample purity and completeness using IllustrisTNG. At z < 0.1 and M* ≳ 3 × 108 M⊙, we obtain Euclid class fractions of 68–72%, 8–17%, and 14–19% for ageing, quenched, and retired populations, respectively, which is consistent with previous studies. Ageing and retired galaxies dominate at the low- and high-mass end, respectively, while quenched galaxies surpass the retired fraction for M* ≲ 1010 M⊙. The evolution with redshift shows increasing and decreasing fractions of ageing and retired galaxies, respectively. The fraction of quenched systems shows a weaker dependence on stellar mass and redshift, varying between 5 and 15%. We find tentative evidence that more massive galaxies usually undergo quenching episodes at earlier times with respect to their low-mass counterparts. We analysed the mass-size-metallicity relation for each population. Ageing galaxies generally exhibit disc morphologies and low metallicities. Retired galaxies show compact structures and enhanced chemical enrichment, while quenched galaxies form an intermediate population that is more compact and chemically evolved than ageing systems. Despite potential selection biases, this work demonstrates Euclid’s great potential for elucidating the physical nature of the quenching mechanisms that govern galaxy evolution.
Corcho-Caballero, P., Ascasibar, Y., Verdoes Kleijn, G., Lovell, C.C., De Lucia, G., Cleland, C., et al. (2026). Euclid Quick Data Release (Q1): XV. A probabilistic classification of quenched galaxies. ASTRONOMY & ASTROPHYSICS, 711, 1-25 [10.1051/0004-6361/202554582].
Corcho-Caballero, P.; Ascasibar, Y.; Verdoes Kleijn, G.; Lovell, C. C.; De Lucia, G.; Cleland, C.; Fontanot, F.; Tortora, C.; Koopmans, L. V. E.; Eale...espandi
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.