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Enregistrement W2025340965 · doi:10.1017/s1743921312006783

Masers in GLIMPSE Extended Green Objects (EGOs)

2012· article· en· W2025340965 sur OpenAlexaff
C. J. Cyganowski, C. L. Brogan, T. R. Hunter, E. Churchwell, Jin Koda, Erik Rosolowsky, S. Towers, B. Whitney, Qizhou Zhang

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekNational Science FoundationUniversity of CambridgeAssociated UniversitiesNational Radio Astronomy Observatory
Mots-clésMaserYoung stellar objectPhysicsAstrophysicsStar formationAstronomyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Large-scale Spitzer surveys of the Galactic plane have yielded a new diagnostic for massive young stellar objects (MYSOs) that are actively accreting and driving outflows: extended emission in the IRAC 4.5 μm band, believed to trace shocked molecular gas. Maser studies of these extended 4.5 μm sources (called EGOs, Extended Green Objects, for the common coding of 3-color IRAC images) have been and remain crucial for understanding the nature of EGOs. High detection rates in VLA CH3OH maser surveys provided the first proof that EGOs were indeed MYSOs driving outflows; our recent Nobeyama 45-m survey of northern EGOs shows that the majority are associated with H2O masers. Maser studies of EGOs also provide important constraints for the longstanding goal of a maser evolutionary sequence for MYSOs, particularly in combination with high resolution (sub)mm data. New SMA results show that Class I methanol masers can be excited by both young (hot core) and evolved (ultracompact HII region) sources within the same massive star-forming region.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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