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Enregistrement W2047272174 · doi:10.1086/588725

On the Constancy of the Characteristic Mass of Young Stars

2008· article· en· W2047272174 sur OpenAlexaff
Bruce G. Elmegreen, Ralf S. Klessen, C. D. Wilson

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrophysicsPhysicsMetallicityStarsStar formationRedshiftMolecular cloudInitial mass functionThermalIonizationFragmentation (computing)GalaxyThermodynamicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The characteristic mass M_c in the stellar initial mass function (IMF) is about constant for most star-forming regions. Numerical simulations consistently show a proportionality between M_c and the thermal Jeans mass M_J at the time of cloud fragmentation, but no models have explained how it can be the same in diverse conditions. Here we show that M_J depends weakly on density, temperature, metallicity, and radiation field in three environments: the dense cores where stars form, larger star-forming regions ranging from GMCs to galactic disks, and the interiors of HII regions and super star clusters. In dense cores, the quantity T^{3/2}n^{-1/2} that appears in M_J scales with core density as n^{0.25} or with radiation density as U^{0.1} at the density where dust and gas come into thermal equilibrium. On larger scales, this quantity varies with ambient density as n^{-0.05} and ambient radiation field as U^{-0.033} when the Kennicutt-Schmidt law of star formation determines U(n). In super star clusters with ionization and compression of pre-stellar globules, M_J varies as the 0.13 power of the cluster column density. These weak dependencies on n, U, and column density imply that most environmental variations affect the thermal Jeans mass by at most a factor of ~2. Cosmological increases in M_J, which have been suggested by observations, may be explained if the star formation efficiency is systematically higher at high redshift for a given density and pressure, if dust grains are smaller at lower metallicity, and so hotter for a given radiation field, or if small pre-stellar cores are more severely ionized in extreme starburst conditions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,767
Score d'incertitude au seuil0,414

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,202 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations103
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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