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pop-cosmos: Galaxy size evolution across structural and star-formation classifications in COSMOS-Web

pop-cosmos जनरेटिव मॉडल का उपयोग करके COSMOS-Web क्षेत्र में 99,369 आकाशगंगाओं का विश्लेषण करते हुए, यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जब आकाशगंगाओं को तारा निर्माण बनाम आकृति विज्ञान (morphology) के आधार पर वर्गीकृत किया जाता है, तो उनके आकार का विकास मौलिक रूप से भिन्न होता है, जो यह प्रकट करता है कि संरचनात्मक परिवर्तन और क्वेंचिंग (quenching) अलग-अलग समय-सीमाओं पर होते हैं और विशिष्ट विशेषता द्रव्यमान पैमानों (stellar mass scales) पर विशिष्ट AGN फीडबैक तंत्रों से जुड़े होते हैं।

मूल लेखक: Madalina N. Tudorache, Hiranya V. Peiris, Stephen Thorp, Sinan Deger, Daniel J. Mortlock, Gurjeet Jagwani, Anik Halder, Boris Leistedt, Benedict Van den Bussche, Joel Leja

प्रकाशित 2026-06-30

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CC BY 4.0

मूल लेखक: Madalina N. Tudorache, Hiranya V. Peiris, Stephen Thorp, Sinan Deger, Daniel J. Mortlock, Gurjeet Jagwani, Anik Halder, Boris Leistedt, Benedict Van den Bussche, Joel Leja

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने न तो लिखा है, न इसका समर्थन किया है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

कल्पना कीजिए कि ब्रह्मांड एक विशाल, हलचल भरे शहर की तरह है जहाँ आकाशगंगाएँ (galaxies) इमारतें हैं। लंबे समय से, खगोलशास्त्री यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि ये इमारतें कैसे बढ़ती हैं, अपना आकार बदलती हैं और बूढ़ी होती हैं। उन्होंने देखा है कि बड़ी इमारतें (अधिक द्रव्यमान वाली आकाशगंगाएँ) आमतौर पर बड़ी होती हैं, और पुरानी इमारतें (प्रारंभिक ब्रह्मांड की) नई इमारतों से अलग दिखती हैं।

लेकिन समस्या यह है कि खगोलशास्त्री आकाशगंगाओं को समूहों में वर्गीकृत करने के लिए दो अलग-अलग नियमपुस्तिकाओं (rulebooks) का उपयोग कर रहे थे, और उन्हें यह एहसास नहीं था कि वे वास्तव में अलग-अलग चीजों का वर्णन कर रही हैं।

दो नियमपुस्तकें

"गतिविधि" (Activity) की नियमपुस्तिका: यह इस आधार पर वर्गीकरण करती है कि आकाशगंगाएँ कितनी व्यस्त हैं। क्या वे अभी भी नए तारे बना रही हैं (Star-Forming), या वे रुक गई हैं और बस शांति से बैठी हैं (Quiescent)?
"वास्तुकला" (Architecture) की नियमपुस्तिका: यह इस आधार पर वर्गीकरण करती है कि वे कैसी दिखती हैं। क्या वे चपटी, पैनकेक जैसी डिस्क (जैसे एक पिज्जा) हैं, या वे फूली हुई, गोल आकार की गेंदें (जैसे एक मीटबॉल) हैं?

बड़ी खोज
इस शोध पत्र ने, एक शक्तिशाली नए टेलीस्कोप (JWST) और "pop-cosmos" नामक एक स्मार्ट कंप्यूटर मॉडल का उपयोग करके, आकाश के एक हिस्से (COSMOS) में लगभग 1,00,000 आकाशगंगाओं का अध्ययन किया। शोधकर्ताओं ने पाया कि ये दो नियमपुस्तकें आपस में बदली नहीं जा सकतीं (not interchangeable)। वे एक आकाशगंगा के जीवन की कहानी के अलग-अलग क्षणों को दर्शाती हैं।

यहाँ उनकी खोजी गई कहानी दी गई है, जिसे सरल रूप में समझाया गया है:

1. "शांत" चरण "आकार" परिवर्तन से पहले आता है

एक आकाशगंगा को एक व्यक्ति के रूप में कल्पना करें।

"गतिविधि" की नियमपुस्तिका कहती है: "इस व्यक्ति ने काम करना बंद कर दिया है (quenching)।"
"वास्तुकला" की नियमपुस्तिका कहती है: "इस व्यक्ति ने दौड़ना बंद कर दिया है और अब वह एक कुर्सी पर बैठा है (bulge-dominated)।"

शोध में पाया गया कि आकाशगंगाएँ तारे बनाना बंद कर देती हैं (वे "शांत" हो जाती हैं) उस द्रव्यमान (mass) से कम पर, जहाँ वे पूरी तरह से एक गोल, फूले हुए आकार में बदल जाती हैं।

उपमा: एक किशोर के बारे में सोचें जिसने खेल खेलना बंद कर दिया है (quenching) लेकिन वह कुछ समय तक एक किशोर जैसा ही दिखता है। उसे एक पूरी तरह से परिपक्व वयस्क के रूप में विकसित होने में, जिसका शरीर का आकार अलग हो, काफी समय लगता है (structural transformation)।
परिणाम: यहाँ एक "अंतराल" (gap) है। एक आकाशगंगा "शांत" हो सकती है (नए तारे नहीं बना रही) लेकिन फिर भी एक चपटी डिस्क की तरह दिख सकती है। उस डिस्क को एक गोल गेंद में बदलने के लिए अतिरिक्त समय और द्रव्यमान की आवश्यकता होती। शोध में पाया गया कि यह अंतराल एक विशिष्ट द्रव्यमान अंतर के अनुरूप है, जैसे वजन में 3 गुना का अंतर।

2. "ब्लैक होल" थर्मोस्टेट

इन परिवर्तनों का कारण क्या है? शोध पत्र में आकाशगंगाओं के केंद्र में स्थित सुपरमैसिव ब्लैक होल्स की ओर इशारा किया गया है, जो थर्मोस्टेट की तरह काम करते हैं।

स्तर 1 (स्टॉप साइन): जब एक आकाशगंगा एक निश्चित आकार तक पहुँच जाती है, तो ब्लैक होल जाग जाता है और उस गैस को उड़ा देता है जिसकी आवश्यकता तारे बनाने के लिए होती है। इससे आकाशगंगा नए तारे बनाना बंद कर देती है। यह एक विशिष्ट द्रव्यमान पर होता है (quiescent pivot)।
स्तर 2 (पुनर्निर्माण): यदि आकाशगंगा और भी बड़ी हो जाती है, तो ब्लैक होल का प्रभाव और मजबूत हो जाता है। यह केवल तारा निर्माण को ही नहीं रोकता; यह पूरे ढांचे को पुनर्गठित करना शुरू कर देता है। यह चपटी डिस्क को गर्म करता है और उसे एक गोल गेंद में बदल देता है। यह एक उच्च द्रव्यमान पर होता है (bulge-dominated pivot)।
स्तर 3 (ब्रेकडाउन): यदि आकाशगंगा बहुत अधिक विशाल हो जाती है (ब्रह्मांड की सबसे बड़ी आकाशगंगाएँ), तो ब्लैक होल वास्तव में अपनी शक्ति खो देता है। यह गैस को वापस गिरने से नहीं रोक पाता, इसलिए आकाशगंगा फिर से तारे बनाना शुरू कर सकती है। "थर्मोस्टेट" टूट जाता है।

3. हमें एक नए टेलीस्कोप की आवश्यकता क्यों थी

यह शोध पत्र इस बात पर जोर देता है कि आप पुराने, ज़मीन आधारित (ground-based) टेलीस्कोपों के साथ इन सूक्ष्म अंतरों को नहीं देख सकते।

उपमा: एक मील दूर से धुंधले कैमरे से एक चपटे पैनकेक और एक फूले हुए मीटबॉल के बीच अंतर देखने की कोशिश करना। आप शायद केवल एक "धब्बा" (blob) देखेंगे।
वास्तविकता: ज़मीन आधारित टेलीस्कोप विवरणों को धुंधला कर देते हैं। अंतरिक्ष से मिलने वाले स्पष्ट, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले दृश्य (JWST) ही "शांत डिस्क" (quiet discs) को "शांत गेंदों" (quiet balls) से अलग कर सकते थे। इस स्पष्ट दृश्य के बिना, खगोलशास्त्री विकास के विभिन्न चरणों को मिला रहे थे, यह सोचकर कि वे एक ही चीज़ हैं।

4. "स्कैटर" (Scatter) का सुराग

शोधकर्ताओं ने यह भी देखा कि एक ही आकार और द्रव्यमान की आकाशगंगाओं के बीच कितना अंतर (scatter) होता है।

उन्होंने पाया कि आकाशगंगा का "आकार" (डिस्क बनाम बॉल) यह निर्धारित करता है कि उनमें कितना अंतर होता है, लेकिन वे "शांत" हैं या "व्यस्त", इससे कोई फर्क नहीं पड़ता।
उपमा: कारों के एक समूह की कल्पना करें। यदि आप उन्हें "रंग" (लाल बनाम नीला) के आधार पर छाँटते हैं, तो वे बहुत समान दिख सकते हैं। लेकिन यदि आप उन्हें "प्रकार" (सेडान बनाम ट्रक) के आधार पर छाँटते हैं, तो सड़क पर उनके व्यवहार के अंतर स्पष्ट हो जाते हैं। आकाशगंगा का "आकार" उस डार्क मैटर हेलो (dark matter halo) से जुड़ा है जिसमें वह रहती है, जबकि "गतिविधि" केवल एक अस्थायी अवस्था है।

सारांश

यह शोध पत्र हमें बताता है कि आकाशगंगा का विकास कोई एकल स्विच फ्लिप नहीं है। यह एक क्रम है:

एक आकाशगंगा एक निश्चित आकार तक बढ़ती है।
उसका ब्लैक होल उसे तारे बनाने से रोक देता है (वह शांत हो जाती है)।
वह कुछ समय तक बढ़ती रहती है, फिर भी एक चपटी डिस्क की तरह दिखती है।
अंततः, वह इतनी बड़ी हो जाती है कि ब्लैक होल उसे एक गोल गेंद में बदल देता है।
यदि वह बहुत विशाल हो जाती है, तो ब्लैक होल नियंत्रण खो देता है, और चक्र फिर से शुरू हो सकता है।

एक नए कंप्यूटर मॉडल और ब्रह्मांड की सबसे तीक्ष्ण आँखों का उपयोग करके, लेखकों ने अंततः इन चरणों को अलग कर दिया, यह दिखाते हुए कि एक आकाशगंगा कैसी दिखती है और वह कितनी सक्रिय है, एक ही कहानी के दो अलग-अलग अध्याय हैं।

तकनीकी सारांश: pop-cosmos: COSMOS-Web में संरचनात्मक और तारा-निर्माण वर्गीकरणों में गैलेक्सी आकार का विकास

समस्या और प्रेरणा
यह ज्ञात है कि गैलेक्सी के आकार का उनके स्टेलर मास (stellar mass) और रेडशिफ्ट (redshift) के साथ सहसंबंध होता है, जो आकार स्केलिंग संबंधों (size scaling relations) द्वारा अभिलक्षित होते हैं। हालांकि, इन संबंधों के अनुमानित रूप इस बात पर निर्भर करते हैं कि गैलेक्सियों को कैसे वर्गीकृत किया गया है। पारंपरिक रूप से, अध्ययन तारा-निर्माण गतिविधि (जैसे, विशिष्ट तारा-निर्माण दर, sSFR) या रूपात्मक मार्करों (जैसे, बल्ज-टू-टोटल अनुपात, सेर्सिक इंडेक्स) द्वारा गैलेक्सियों को अलग करते हैं, और अक्सर इन वर्गीकरणों को समान मानते हैं। एक प्रमुख अनसुलझा प्रश्न यह है कि क्या ये योजनाएं समान संरचनात्मक आबादी की पहचान करती हैं या गैलेक्सी विकास के विभिन्न आयामों को पकड़ती हैं। इसके अलावा, पिछले कार्यों ने रेस्ट-फ्रेम कलर चयन (जैसे, $UVJ$) पर भरोसा किया है जो धूल भरे तारा-निर्माणात्मक गैलेक्सियों द्वारा दूषित हो सकते हैं, और ग्राउंड-बेस्ड इमेजिंग पर भी, जो संरचनात्मक विवरणों को धुंधला कर सकती है। यह शोध पत्र जांच करता है कि क्या sSFR-आधारित और आकार (morphology)-आधारित वर्गीकरण मात्रात्मक रूप से भिन्न आकार-द्रव्यमान (size–mass) और आकार-रेडशिफ्ट (size–redshift) संबंध प्रदान करते हैं, और क्या ये अंतर केवल स्पेस-बेस्ड रेजोल्यूशन के साथ ही प्राप्त किए जा सकते हैं।

कार्यप्रणाली (Methodology)
लेखक COSMOS क्षेत्र के लिए दो अलग-अलग डेटासेट्स को मिलाकर 99,369 गैलेक्सियों का एक नमूना तैयार करते हैं:

भौतिक पैरामीटर्स: स्टेलर मास ( $M_*$ ), रेडशिफ्ट ( $z$ ), और sSFR अनुमान pop-cosmos जेनेरेटिव मॉडल (Thorp et al. 2025) का उपयोग करके प्राप्त किए गए हैं। यह मॉडल 26-बैंड COSMOS2020 फोटोमेट्री (Weaver et al. 2022) पर प्रशिक्षित है और 16 स्पेक्ट्रल एनर्जी डिस्ट्रीब्यूशन (SED) पैरामीटर्स के संयुक्त वितरण को सीखने के लिए एक स्कोर-बेस्ड डिफ्यूजन मॉडल का उपयोग करता है, जिससे प्रतिबंधात्मक कार्यात्मक रूपों (functional forms) से बचा जा सके।
आकार और आकारिकी (Morphology): हाफ-लाइट रेडियस ( $R_{50}$ ), सेर्सिक इंडेक्स ( $n$ ), और बल्ज-टू-टोटल अनुपात ( $B/T$ ) COSMOS-Web सर्वे से उच्च-रिज़ॉल्यूशन JWST/NIRCam इमेजिंग पर आधारित COSMOS2025 कैटलॉग (Shuntov et al. 2025) से प्राप्त किए गए हैं।

विश्लेषण नमूने को 0.5" एपर्चर के साथ क्रॉस-मैच किया गया है और तारों, मिश्रित स्रोतों (blended sources) तथा अविश्वसनीय आकार मापों को हटाने के लिए गुणवत्ता नियंत्रण (quality cuts) लागू किए गए हैं। नमूने को $0.0 < z < 3.0$ तक सीमित किया गया है।

लेखक बायेसियन इन्फरेंस (Bayesian inference) का उपयोग करके गाऊसी लाइकलीहुड (Gaussian likelihoods) के साथ साइज-मास और साइज-रेडशिफ्ट संबंधों को फिट करते हैं, जो माप अनिश्चितताओं और आंतरिक प्रकीर्णन ( $\sigma_{int}$ ) को ध्यान में रखते हैं।

तारा-निर्माणात्मक/डिस्क-प्रधान/लेट-टाइप आबादी को सिंगल-पावर लॉ के साथ फिट किया जाता है: $R_{50} = R_0 (M_*/5\times10^{10} M_\odot)^B$ ।
क्वियसेंट/बल्ज-प्रधान/अर्ली-टाइप आबादी को संभावित ब्रेक्स (breaks) को पकड़ने के लिए डबल-पावर लॉ के साथ फिट किया जाता है: $R_{50} = \gamma (M_*/M_\odot)^\alpha (1 + M_*/10^\delta M_\odot)^{\beta-\alpha}$ ।
साइज-रेडशिफ्ट संबंध को $R_0 = B_z (1+z_m)^{-\beta_z}$ के रूप में मॉडल किया जाता है।

वर्गीकरण निम्नलिखित का उपयोग करके लागू किए जाते हैं:

sSFR: क्वियसेंट ( $\log_{10}(\text{sSFR}/\text{yr}^{-1}) \le -11$ ) बनाम तारा-निर्माणात्मक।
B/T: डिस्क-प्रधान ( $B/T \le 0.2$ ), इंटरमीडिएट, बल्ज-प्रधान ( $B/T \ge 0.6$ )।
सेर्सिक इंडेक्स: लेट-टाइप ( $n \le 2.5$ ) बनाम अर्ली-टाइप ( $n > 2.5$ )।

मुख्य परिणाम

स्केलिंग संबंधों में मात्रात्मक अंतर: sSFR और मॉर्फोलॉजी स्प्लिट्स मात्रात्मक रूप से भिन्न ढाल (slopes), इंटरसेप्ट्स और आंतरिक प्रकीर्णन व्यवहार उत्पन्न करते हैं।
- ढाल (Slopes): तारा-निर्माणात्मक/डिस्क-प्रधान सिस्टम उथले ढाल ( $B \sim 0.12\text{--}0.27$ ) का पालन करते हैं, जबकि क्वियसेंट/बल्ज-प्रधान सिस्टम तीव्र उच्च-द्रव्यमान ढाल ( $B \sim 0.46\text{--}0.62$ ) प्रदर्शित करते हैं।
- आंतरिक प्रकीर्णन (Intrinsic Scatter): महत्वपूर्ण रूप से, $\sigma_{int}$ संरचनात्मक मॉर्फोलॉजी पर निर्भर करता है लेकिन sSFR पर नहीं। डिस्क-प्रधान सिस्टम कम प्रकीर्णन ( $\sigma_{int} \sim 0.13\text{--}0.14$ dex) दिखाते हैं, जबकि बल्ज-प्रधान सिस्टम में अधिक प्रकीर्णन ( $\sigma_{int} \sim 0.18\text{--}0.20$ dex) होता है। इसके विपरीत, तारा-निर्माणात्मक और क्वियसेंट आबादी समान प्रकीर्णन ( $\sim 0.15$ dex) दिखाती हैं।
- ब्रेक्स (Breaks): क्वियसेंट और बल्ज-प्रधान आबादी डबल-पावर लॉ ब्रेक्स दिखाती हैं, लेकिन अलग-अलग पिवट द्रव्यमान (pivot masses) पर। क्वियसेंट पिवट मास $\delta_Q \sim 10^{10.7} M_\odot$ है, जबकि बल्ज-प्रधान पिवट $\delta_B \sim 10^{11.1} M_\odot$ है।
क्वेन्चिंग (Quenching) और संरचनात्मक परिवर्तन का अलगाव: क्वियसेंट पिवट मास ( $\delta_Q$ ) और बल्ज-प्रधान पिवट मास ( $\delta_B$ ) के बीच का अंतर यह सुझाव देता है कि तारा-निर्माण का रुकना (quenching) और संरचनात्मक परिवर्तन (बल्ज निर्माण) अलग-अलग समय-सीमाओं पर होते हैं। क्वेंचिंग, संरचनात्मक परिवर्तन से पहले होती है।
मॉर्फोलॉजी-निर्भर रुझानों के लिए स्पेस-बेस्ड इमेजिंग की आवश्यकता: पहचाने गए संरचनात्मक रुझान (विशेष रूप से $B/T$ , द्रव्यमान और रेडशिफ्ट के बीच सहसंबंध) ग्राउंड-बेस्ड इमेजिंग (HSC-I) में धुंधले हो जाते हैं, लेकिन JWST/COSMOS-Web डेटा में स्पष्ट रूप से प्राप्त होते हैं। ग्राउंड-बेस्ड माप sSFR वर्गों के भीतर संरचनात्मक विविधता को पकड़ने में विफल रहते हैं, विशेष रूप से कम रेडशिफ्ट पर जहाँ क्वियसेंट गैलेक्सियों का एक महत्वपूर्ण हिस्सा डिस्क-प्रधान होता है।
AGN फीडबैक कनेक्शन:
- क्वियसेंट पिवट मास ( $\sim 10^{10.7} M_\odot$ ) उस द्रव्यमान स्केल के साथ मेल खाता है जहाँ ट्रांजिशनिंग गैलेक्सियों में AGN (इन्फ्रारेड टॉरस) बोलोमेट्रिक ल्यूमिनोसिटी फ्रैक्शन पीक करता है और जहाँ हेलो में AGN फीडबैक प्रभावी होता है ( $M_{200} \sim 10^{12} M_\odot$ )।
- बल्ज-प्रधान पिवट मास ( $\sim 10^{11.1} M_\odot$ ) उस हेलो मास ( $M_{200} \sim 10^{12.7} M_\odot$ ) के साथ मेल खाता है जहाँ AGN-ड्रिवन बैरियोनिक पुनर्वितरण पीक करता है, जिससे डिस्क हीटिंग और संरचनात्मक परिवर्तन के लिए स्थितियाँ बनती हैं।
- $z < 0.5$ पर, सबसे भारी गैलेक्सियों के लिए डबल-पावर लॉ पिवट अनकन्स्ट्रेंड (unconstrained) हो जाता है, जो यह सुझाव देता है कि उच्चतम द्रव्यमान वाले हेलो में ( $M_{200} \gtrsim 10^{13.5} M_\odot$ ), AGN फीडबैक गैस के पुनः संचय (re-accretion) को रोकने में विफल हो सकता है, जिससे तीव्र क्वेंचिंग ट्रांजिशन का टूटना होता है।

महत्व और दावे
यह शोध पत्र दावा करता है कि गैलेक्सी साइज स्केलिंग संबंध एक एकल विकासवादी संक्रमण के बजाय भौतिक रूप से विशिष्ट थ्रेशोल्ड (thresholds) की एक श्रृंखला को एनकोड करते हैं। प्राथमिक महत्व इस बात में निहित है कि:

वर्गीकरण योजनाएं विनिमेय (interchangeable) नहीं हैं: sSFR, $B/T$ , और सेर्सिक इंडेक्स "क्वेन्चिंग-फिर-परिवर्तन" अनुक्रम के विभिन्न चरणों को कैप्चर करते हैं। उन्हें समान मानना द्रव्यमान-निर्भर अलगाव को छिपा देता है।
आंतरिक प्रकीर्णन एक हेलो प्रोब के रूप में: मॉर्फोलॉजी (लेकिन sSFR नहीं) पर आंतरिक प्रकीर्णन की निर्भरता यह बताती है कि गैलेक्सी का आकार मुख्य रूप से संरचनात्मक विन्यास (जैसे, डिस्क में कोणीय संवेग संरक्षण बनाम बल्ज में सेकुलर प्रक्रियाएं) के माध्यम से हेलो स्पिन से जुड़ा है, न कि तारा-निर्माण गतिविधि से।
स्पेस-बेस्ड रेजोल्यूशन की आवश्यकता: sSFR वर्गों के भीतर संरचनात्मक विविधता और मॉर्फोलॉजी-निर्भर रुझानों को पुनः प्राप्त करने के लिए JWST द्वारा प्रदान किए गए रेजोल्यूशन की आवश्यकता है, क्योंकि ग्राउंड-बेस्ड डेटा इन अंतरों को धुंधला कर देता है।
दो-चरणीय विकास: परिणाम एक दो-चरणीय चित्र का समर्थन करते जहाँ AGN फीडबैक एक विशिष्ट द्रव्यमान स्केल पर क्वेंचिंग को ट्रिगर करता है, जिसके बाद सेकुलर इवोल्यूशन और डिस्क हीटिंग द्वारा संचालित बल्ज-प्रधान प्रणालियों में एक विलंबित संरचनात्मक परिवर्तन होता है, जिसकी गति पर्यावरण द्वारा नियंत्रित होती है।

लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि जनसंख्या-स्तरीय फॉरवर्ड मॉडल (pop-cosmos) का उपयोग उच्च-रिज़ॉल्यूशन स्पेस-बेस्ड मॉर्फोलॉजी के साथ करने से इन विकासवादी मार्गों को अलग करने के लिए एक सुसंगत ढांचा मिलता है।

1. "शांत" चरण "आकार" परिवर्तन से पहले आता है

2. "ब्लैक होल" थर्मोस्टेट

3. हमें एक नए टेलीस्कोप की आवश्यकता क्यों थी

4. "स्कैटर" (Scatter) का सुराग

सारांश

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