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Enregistrement W1997617110 · doi:10.1086/317187

Simulation of Primordial Object Formation

2000· article· en· W1997617110 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2000
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedshiftDark matterStar formationSmoothed-particle hydrodynamicsMolecular cloudBaryonSolar massCosmologySolar System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have included the chemical rate network responsible for the formation of molecular Hydrogen in the N-body hydrodynamic code, Hydra, in order to study the formation of the first cosmological at redshifts between 10 and 50. We have tested our implementation of the chemical and cooling processes by comparing N-body top hat simulations with theoretical predictions from a semi-analytic model and found them to be in good agreement. We find that post-virialization properties are insensitive to the initial abundance of molecular hydrogen. Our main objective was to determine the minimum mass ($M_{SG}(z)$) of perturbations that could become self gravitating (a prerequisite for star formation), and the redshift at which this occurred. We have developed a robust indicator for detecting the presence of a self-gravitating cloud in our simulations and find that we can do so with a baryonic particle mass-resolution of 40 solar masses. We have performed cosmological simulations of primordial objects and find that the object's mass and redshift at which they become self gravitating agree well with the $M_{SG}(z)$ results from the top hat simulations. Once a critical molecular hydrogen fractional abundance of about 0.0005 has formed in an object, the cooling time drops below the dynamical time at the centre of the cloud and the gas free falls in the dark matter potential wells, becoming self gravitating a dynamical time later.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,500
Score d'incertitude au seuil0,586

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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