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Enregistrement W2027399712 · doi:10.1088/0004-637x/780/1/51

THE EFFECTS OF IRRADIATION ON CLOUD EVOLUTION IN ACTIVE GALACTIC NUCLEI

2013· article· en· W2027399712 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOpacityCloud computingActive galactic nucleusPhotoionizationFocus (optics)Radiation pressureRadiative transferAcceleration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on the first phase of a study of cloud irradiation. We study irradiation by means of numerical, two-dimensional, time-dependent radiation hydrodynamic simulations of a strongly irradiated cloud. We adopt a very simple treatment of the opacity, neglect photoionization and gravity, and focus instead on assessing the role of the type and magnitude of the opacity on the cloud evolution. Our main result is that even relatively dense clouds that are radiatively heated (i.e., with significant absorption opacity) do not move as a whole; instead, they undergo very rapid and major evolution in shape, size, and physical properties. In particular, the cloud and its remnants become optically thin in less than 1 sound-crossing time and before they can travel a significant distance (a few initial-cloud radii). We also find that a cloud can be accelerated as a whole under quite extreme conditions, i.e., the opacity must be dominated by scattering. However, the acceleration due to the radiation force is relatively small, and unless the cloud is optically thin, it quickly undergoes changes in size and shape. We discuss implications for the modeling and interpretation of the broad-line regions of active galactic nuclei.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations30
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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