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Enregistrement W1985708569 · doi:10.1051/0004-6361/201321592

Large scale IRAM 30 m CO-observations in the giant molecular cloud complex W43

2013· article· en· W1985708569 sur OpenAlexaff
P. Carlhoff, Q. Nguyễn Lương, P. Schilke, F. Motte, N. Schneider, H. Beuther, Fabian Heitsch, T. Hill, C. Krämer, V. Ossenkopf, F. Schüller, R. Simon, F. Wyrowski

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCHIST-ERAAgence Nationale de la RechercheDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésAstrophysicsMolecular cloudPhysicsGalaxyOpacitySpatial distributionStarsGeologyOpticsRemote sensing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We aim to fully describe the distribution and location of dense molecular clouds in the giant molecular cloud complex W43. It was previously identified as one of the most massive star-forming regions in our Galaxy. To trace the moderately dense molecular clouds in the W43 region, we initiated W43-HERO, a large program using the IRAM 30 m telescope, which covers a wide dynamic range of scales from 0.3 to 140 pc. We obtained on-the-fly-maps in 13CO (2–1) and C18O (2–1) with a high spectral resolution of 0.1 km s-1 and a spatial resolution of 12′′. These maps cover an area of ~1.5 square degrees and include the two main clouds of W43 and the lower density gas surrounding them. A comparison to Galactic models and previous distance calculations confirms the location of W43 near the tangential point of the Scutum arm at approximately 6 kpc from the Sun. The resulting intensity cubes of the observed region are separated into subcubes, which are centered on single clouds and then analyzed in detail. The optical depth, excitation temperature, and H2 column density maps are derived out of the 13CO and C18O data. These results are then compared to those derived from Herschel dust maps. The mass of a typical cloud is several 104 M⊙ while the total mass in the dense molecular gas (>102 cm-3) in W43 is found to be ~1.9 × 106 M⊙. Probability distribution functions obtained from column density maps derived from molecular line data and Herschel imaging show a log-normal distribution for low column densities and a power-law tail for high densities. A flatter slope for the molecular line data probability distribution function may imply that those selectively show the gravitationally collapsing gas.

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 seuil0,018

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations66
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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