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Enregistrement W2003792386 · doi:10.1088/0004-637x/748/1/20

DARK MATTER SUB-HALO COUNTS VIA STAR STREAM CROSSINGS

2012· article· en· W2003792386 sur OpenAlexaff
R. G. Carlberg

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloPhysicsAstrophysicsDark matter haloMilky WayDark matterGalactic haloGalaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dark matter sub-halos create gaps in the stellar streams orbiting in the halos of galaxies. We evaluate the sub-halo stream crossing integral with the guidance of simulations to find that the linear rate of gap creation, R_gap, in a typical Cold Dark Matter (CDM) galactic halo at 100 kpc is R_gap = 0.0066 M_8^-0.35 kpc^-1 Gyr^-1$, where M_8 = M/10^8 M_sun, is the minimum mass halo that creates a visible gap. The relation can be recast entirely in terms of observables, as R_gap= 0.059 w^-0.85 kpc^-1 Gyr^-1, for w in kpc, normalized at 100 kpc. Using published data, the density of gaps is estimated for M31's NW stream and the Milky Way Pal 5 stream, Orphan stream, and Eastern Banded Structure. The estimated rates of gap creation all have errors of 50% or more due to uncertain dynamical ages and the relatively noisy stream density measurements. The gap rate-width data are in good agreement with the CDM predicted relation. The high density of gaps in the narrow streams require a total halo population of 10^5 sub-halos above a minimum mass of 10^5 M_sun.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,003

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations151
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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