THE SPATIAL STRUCTURE OF YOUNG STELLAR CLUSTERS. I. SUBCLUSTERS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The clusters of young stars in massive star-forming regions show a wide range of sizes, morphologies, and numbers of stars. Their highly subclustered structures are revealed by the MYStIX project’s sample of 31,754 young stars in nearby sites of star formation (regions at distances <3.6 kpc that contain at least one O-type star.) In 17 of the regions surveyed by MYStIX, we identify subclusters of young stars using finite mixture models — collections of isothermal ellipsoids that model individual subclusters. Maximum likelihood estimation is used to estimate the model parameters, and the Akaike Information Criterion is used to determine the number of subclusters. This procedure often successfully finds famous sub-clusters, such as the BN/KL complex behind the Orion Nebula Cluster and the KW-object complex in M 17. A catalog of 142 subclusters is presented, with 1 to 20 subclusters per region. The subcluster core radius distribution for this sample is peaked at 0.17 pc with a standard deviation of 0.43 dex, and subcluster core radius is negatively correlated with gas/dust absorption of the stars — a possible age effect. Based on the morphological arrangements of subclusters, we identify
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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