A FIRST LOOK AT THE AURIGA-CALIFORNIA GIANT MOLECULAR CLOUD WITH<i>HERSCHEL</i>AND THE CSO: CENSUS OF THE YOUNG STELLAR OBJECTS AND THE DENSE GAS
Notice bibliographique
Résumé
We have mapped the Auriga/California molecular cloud with the Herschel PACS and SPIRE cameras and the Bolocam 1.1 mm camera on the Caltech Submillimeter Observatory with the eventual goal of quantifying the star formation and cloud structure in this giant molecular cloud (GMC) that is comparable in size and mass to the Orion GMC, but which appears to be forming far fewer stars. We have tabulated 60 compact 70/160 μm sources that are likely pre-main-sequence objects and correlated those with Spitzer and WISE mid-IR sources. At 1.1 mm, we find 18 cold, compact sources and discuss their properties. The most important result from this part of our study is that we find a modest number of additional compact young objects beyond those identified at shorter wavelengths with Spitzer . We also describe the dust column density and temperature structure derived from our photometric maps. The column density peaks at a few × 10 22 cm −2 ( N H2 ) and is distributed in a clear filamentary structure along which nearly all of the pre-main-sequence objects are found. We compare the young stellar object surface density to the gas column density and find a strong nonlinear correlation between them. The dust temperature in the densest parts of the filaments drops to ∼10 K from values ∼14–15 K in the low-density parts of the cloud. We also derive the cumulative mass fraction and probability density function of material in the cloud, which we compare with similar data on other star-forming clouds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».