Recent star formation in the Lupus clouds as seen by<i>Herschel</i>
Notice bibliographique
Résumé
We present a study of the star formation histories of the Lupus I, III, and IV clouds using the Herschel 70–500 μm maps obtained by the Herschel Gould Belt Survey Key Project. By combining the new Herschel data with the existing Spitzer catalog we obtained an unprecedented census of prestellar sources and young stellar objects in the Lupus clouds, which allowed us to study the overall star formation rate (SFR) and efficiency (SFE). The high SFE of Lupus III, its decreasing SFR, and its large number of pre-main sequence stars with respect to proto- and prestellar sources, suggest that Lupus III is the most evolved cloud, and after having experienced a major star formation event in the past, is now approaching the end of its current star-forming cycle. Lupus I is currently undergoing a large star formation event, apparent by the increasing SFR, the large number of prestellar objects with respect to more evolved objects, and the high percentage of material at high extinction (e.g., above AV ≈ 8 mag). Also Lupus IV has an increasing SFR; however, the relative number of prestellar sources is much lower, suggesting that its star formation has not yet reached its peak.
Conservé avec la notice de tri, où il sert de preuve aux étiquettes ci-dessus.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Le tri à trois modèles
les 5 600 travaux triés →Les trois modèles l'ont jugé hors champ.
Astrophysical study of star formation in the Lupus clouds.
The article studies star formation in molecular clouds, not the conduct of research.
Astrophysics of star formation in Lupus clouds, domain science.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».