Detection of two power-law tails in the probability distribution functions of massive GMCs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We report the novel detection of complex high column density tails in the probability distribution functions (PDFs) for three high-mass star-forming regions (CepOB3, MonR2, NGC 6334), obtained from dust emission observed with Herschel. The low column density range can be fitted with a lognormal distribution. A first power-law tail starts above an extinction (AV) of ∼6–14. It has a slope of α = 1.3–2 for the ρ ∝ r−α profile for an equivalent density distribution (spherical or cylindrical geometry), and is thus consistent with free-fall gravitational collapse. Above AV ∼40, 60, and 140, we detect an excess that can be fitted by a flatter power-law tail with α > 2. It correlates with the central regions of the cloud (ridges/hubs) of size ∼1 pc and densities above 104 cm−3. This excess may be caused by physical processes that slow down collapse and reduce the flow of mass towards higher densities. Possible are: (1) rotation, which introduces an angular momentum barrier, (2) increasing optical depth and weaker cooling, (3) magnetic fields, (4) geometrical effects, and (5) protostellar feedback. The excess/second power-law tail is closely linked to high-mass star-formation though it does not imply a universal column density threshold for the formation of (high-mass) stars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».