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Enregistrement W2016537330 · doi:10.1088/0004-637x/745/2/183

CARMA SURVEY TOWARD INFRARED-BRIGHT NEARBY GALAXIES (STING). II. MOLECULAR GAS STAR FORMATION LAW AND DEPLETION TIME ACROSS THE BLUE SEQUENCE

2012· article· en· W2016537330 sur OpenAlexaff
Nurur Rahman, Alberto D. Bolatto, Rui Xue, Tony Wong, Adam K. Leroy, Fabian Walter, Frank Bigiel, Erik Rosolowsky, David B. Fisher, S. N. Vogel, Leo Blitz, Andrew A. West

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensOkanagan University CollegeUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrophysicsPhysicsStar formationGalaxySurface brightnessPower lawInfraredAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present an analysis of the relationship between molecular gas and current star formation rate surface density at sub-kiloparsec and kiloparsec scales in a sample of 14 nearby star-forming galaxies. Measuring the relationship in the bright, high molecular gas surface density (∑H2 ≳ 20M⊙ pc?2) regions of the disks to minimize the contribution from diffuse extended emission, we find an approximately linear relation between molecular gas and star formation rate surface density, Nmol ∼ 0.96 ± 0.16, with a molecular gas depletion time, τdepmol ∼ 2.30 ± 1.32 Gyr. We show that in the molecular regions of our galaxies there are no clear correlations between τdepmol and the free-fall and effective Jeans dynamical times throughout the sample. We do not find strong trends in the power-law index of the spatially resolved molecular gas star formation law or the molecular gas depletion time across the range of galactic stellar masses sampled (M* ∼ 109.710 11.5M⊙). There is a trend, however, in global measurements that is particularly marked for low-mass galaxies. We suggest that this trend is probably due to the low surface brightness CO J = 10, and it is likely associated with changes in CO-to-H2 conversion factor.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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.

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

Citations100
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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