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Enregistrement W1991484299 · doi:10.1088/0004-637x/721/1/738

THE DUAL ORIGIN OF STELLAR HALOS. II. CHEMICAL ABUNDANCES AS TRACERS OF FORMATION HISTORY

2010· article· en· W1991484299 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilky WayStarsGalactic haloGalaxyMetallicityHaloGalaxy formation and evolutionStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fully cosmological, high-resolution N-body+smooth particle hydrodynamic simulations are used to investigate the chemical abundance trends of stars in simulated stellar halos as a function of their origin. These simulations employ a physically motivated supernova feedback recipe, as well as metal enrichment, metal cooling, and metal diffusion. As presented in an earlier paper, the simulated galaxies in this study are surrounded by stellar halos whose inner regions contain both stars accreted from satellite galaxies and stars formed in situ in the central regions of the main galaxies and later displaced by mergers into their inner halos. The abundance patterns ([Fe/H] and [O/Fe]) of halo stars located within 10 kpc of a solar-like observer are analyzed. We find that for galaxies which have not experienced a recent major merger, in situ stars at the high [Fe/H] end of the metallicity distribution function are more [α/Fe]-rich than accreted stars at similar [Fe/H]. This dichotomy in the [O/Fe] of halo stars at a given [Fe/H] results from the different potential wells within which in situ and accreted halo stars form. These results qualitatively match recent observations of local Milky Way halo stars. It may thus be possible for observers to uncover the relative contribution of different physical processes to the formation of stellar halos by observing such trends in the halo populations of the Milky Way and other local L^* galaxies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,226
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,246 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations107
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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