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Enregistrement W2025612492 · doi:10.1088/0004-637x/735/1/66

RADIATION PRESSURE FROM MASSIVE STAR CLUSTERS AS A LAUNCHING MECHANISM FOR SUPER-GALACTIC WINDS

2011· article· en· W2025612492 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupernovaRadiation pressureGalaxyStar formationStar clusterRadiationRam pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Galactic outflows of cool (∼10 4 K) gas are ubiquitous in local starburst galaxies and in most high-redshift galaxies. Hot gas from supernovae has long been suspected as the primary driver, but this mechanism suffers from its tendency to destroy the cool gas. We propose a modification of the supernova scenario that overcomes this difficulty. Star formation is observed to take place in clusters. We show that, for L ⋆ galaxies, the radiation pressure from clusters with M cl ≳ 10 6 M ☉ is able to expel the surrounding gas at velocities in excess of the circular velocity v c of the disk galaxy. This cool gas travels above the galactic disk before supernovae erupt in the driving cluster. Once above the disk, the cool outflowing gas is exposed to radiation and hot gas outflows from the galactic disk, which in combination drive it to distances of ∼50 kpc. Because the radiatively driven clouds grow in size as they travel, and because the hot gas is more dilute at large distance, the clouds are less subject to destruction. Therefore, unlike wind-driven clouds, radiatively driven clouds can give rise to the metal absorbers seen in quasar spectra. We identify these cluster-driven winds with large-scale galactic outflows. The maximum cluster mass in a galaxy is an increasing function of the galaxy's gas surface density, so only starburst galaxies are able to drive cold outflows. We find the critical star formation rate for launching large-scale cool outflows to be , in good agreement with observations.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations252
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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