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Enregistrement W1798320926 · doi:10.1111/j.1745-3933.2012.01253.x

Disc formation in turbulent massive cores: circumventing the magnetic braking catastrophe

2012· article· en· W1798320926 sur OpenAlexaff
Daniel Seifried, Robi Banerjee, Ralph E. Pudritz, Ralf S. Klessen

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society Letters · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsTurbulenceAngular momentumProtostarAstrophysicsMagnetic fieldMechanicsStar formationEddy current brakeClassical mechanicsStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present collapse simulations of 100 M⊙ turbulent cloud cores threaded by a strong magnetic field. During the initial collapse phase, filaments are generated which fragment quickly and form several protostars. Around these protostars Keplerian discs with typical sizes of up to 100 au build up in contrast to previous simulations neglecting turbulence. We examine three mechanisms potentially responsible for lowering the magnetic braking efficiency and therefore allowing for the formation of Keplerian discs. Analysing the condensations in which the discs form, we show that the build-up of Keplerian discs is neither caused by magnetic flux loss due to turbulent reconnection nor by the misalignment of the magnetic field and the angular momentum. It is rather a consequence of the turbulent surroundings of the disc which exhibit no coherent rotation structure while strong local shear flows carry large amounts of angular momentum. We suggest that the ‘magnetic braking catastrophe’, i.e. the formation of sub-Keplerian discs only, is an artefact of the idealized non-turbulent initial conditions and that turbulence provides a natural mechanism to circumvent this problem.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 GPT0,204
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations117
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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