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Enregistrement W1969896933 · doi:10.1088/0004-637x/756/2/136

HYDROGEN FLUORIDE IN HIGH-MASS STAR-FORMING REGIONS

2012· article· en· W1969896933 sur OpenAlexaff
M. Emprechtinger, Raquel Rodriguez Monje, F. F. S. van der Tak, M. H. D. van der Wiel, D. C. Lis, David A. Neufeld, T. G. Phillips, C. Ceccarelli

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésAstrophysicsHydrogenAbsorption (acoustics)Interstellar cloudOutflowDesorptionStar formationAstrochemistryPhysicsAbundance (ecology)Interstellar mediumChemistryMolecular cloudAstronomyStarsGalaxyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydrogen fluoride (HF) has been established to be an excellent tracer of molecular hydrogen in diffuse clouds. In denser environments, however, the HF abundance has been shown to be approximately two orders of magnitude lower. We present Herschel /HIFI observations of HF J = 1–0 toward two high-mass star formation sites, NGC 6334 I and AFGL 2591. In NGC 6334 I the HF line is seen in absorption in foreground clouds and the source itself, while in AFGL 2591 HF is partially in emission. We find an HF abundance with respect to H 2 of 1.5 × 10 −8 in the diffuse foreground clouds, whereas in the denser parts of NGC 6334 I we derive a lower limit on the HF abundance of 5 × 10 −10 . Lower HF abundances in dense clouds are most likely caused by freezeout of HF molecules onto dust grains in high-density gas. In AFGL 2591, the view of the hot core is obstructed by absorption in the massive outflow, in which HF is also very abundant (3.6 × 10 −8 ) due to the desorption by sputtering. These observations provide further evidence that the chemistry of interstellar fluorine is controlled by freezeout onto gas grains.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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'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

Citations42
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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