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Enregistrement W1995478073 · doi:10.1086/503193

The Large‐ and Small‐Scale Structures of Dust in the Star‐forming Perseus Molecular Cloud

2006· article· en· W1995478073 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular cloudCosmic dustCloud computingInterstellar cloudDark nebulaInterstellar mediumEmission spectrum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an analysis of ~3.5 deg 2 of submillimeter continuum and extinction data of the Perseus molecular cloud. We identify 58 clumps in the submillimeter map, and we identify 39 structures ("cores") and 11 associations of structures ("super cores") in the extinction map. The cumulative mass distributions of the submillimeter clumps and extinction cores have steep slopes (α ~ 2 and 1.5-2, respectively), steeper than the Salpeter initial mass function (IMF; α = 1.35), while the distribution of extinction super cores has a shallow slope (α ~ 1). Most of the submillimeter clumps are well fit by stable Bonnor-Ebert spheres with 10 K < T < 19 K and 5.5 < ( P ext / k ) < 6.0. The clumps are found only in the highest column density regions ( A V > 5-7 mag), although Bonnor-Ebert models suggest that we should have been able to detect them at lower column densities if they exist. These observations provide a stronger case for an extinction threshold than that found in analysis of less sensitive observations of the Ophiuchus molecular cloud (Johnstone et al.). The relationship between submillimeter clumps and their parent extinction core has been analyzed. The submillimeter clumps tend to lie offset from the larger extinction peaks, suggesting that the clumps formed via an external triggering event, consistent with previous observations.

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)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,049

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations219
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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