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Enregistrement W2027448235 · doi:10.1088/2041-8205/790/1/l7

SNOW LINES AS PROBES OF TURBULENT DIFFUSION IN PROTOPLANETARY DISKS

2014· article· en· W2027448235 sur OpenAlexaff
James E. Owen

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurbulencePhysicsAngular momentumClassification of discontinuitiesProtoplanetary diskSnowAccretion (finance)AstrophysicsTurbulent diffusionSchmidt numberDiffusionSnow lineMomentum diffusionMechanicsStarsClassical mechanicsMeteorologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sharp chemical discontinuities can occur in protoplanetary disks, particularly at "snow lines" where a gas-phase species freezes out to form ice grains. Such sharp discontinuities will diffuse out due to the turbulence suspected to drive angular momentum transport in accretion disks. We demonstrate that the concentration gradient—in the vicinity of the snow line—of a species present outside a snow line but destroyed inside is strongly sensitive to the level of turbulent diffusion (provided the chemical and transport timescales are decoupled) and provides a direct measurement of the radial "Schmidt number" (the ratio of the angular momentum transport to radial turbulent diffusion). Taking as an example the tracer species N 2 H + , which is expected to be destroyed inside the CO snow line (as recently observed in TW Hya) we show that ALMA observations possess significant angular resolution to constrain the Schmidt number. Since different turbulent driving mechanisms predict different Schmidt numbers, a direct measurement of the Schmidt number in accretion disks would allow inferences to be made about the nature of the turbulence.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations29
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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