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Enregistrement W1768434626

Effective viscosity from cloud–cloud collisions in 3D global smoothed particle hydrodynamics simulations

2018· article· en· W1768434626 sur OpenAlexaff
David Williamson, Robert J. Thacker

Notice bibliographique

RevueSaint Mary's University Institutional Repository (Saint Mary's University) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensSaint Mary's UniversitySt. Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSmoothed-particle hydrodynamicsScale (ratio)ViscosityRange (aeronautics)CollisionStatistical physicsCloud computingMechanicsAstrophysicsParticle (ecology)Computational physicsClassical mechanicsAerospace engineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Analytic estimates of the viscous time-scale due to cloud–cloud collisions have been as high as thousands of Gyr. Consequently, cloud collisions are widely ignored as a source of viscosity in galactic discs. However, capturing the hydrodynamics of discs in simple analytic models is a challenge, because of both the wide dynamic range and the importance of 2D and 3D effects. To test the validity of analytic models, we present estimates for the viscous time-scale that are measured from 3D smoothed particle hydrodynamics simulations of disc formation and evolution. We have deliberately removed uncertainties associated with star formation and feedback, thereby enabling us to place lower bounds on the time-scale for this process. We also contrast collapse simulations with results from simulations of initially stable discs and examine the impact of numerical parameters and assumptions on our work, to constrain possible systematics in our estimates. We find that cloud-collision viscous time-scales are in the range of 0.6–16 Gyr, considerably shorter than previously estimated. This large discrepancy can be understood in terms of how the efficiency of collisions is included in the analytical estimates. We find that the viscous time-scale only depends weakly on the number of clouds formed, and so while the viscous time-scale will increase with increasing resolution, this effect is too weak to alter our conclusions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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