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Enregistrement W2072330130 · doi:10.1088/0004-637x/746/1/75

STAR FORMATION IN MASSIVE CLUSTERS VIA BONDI ACCRETION

2012· article· en· W2072330130 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStar formationStarsAccretion (finance)Molecular cloudMilky WayInitial mass functionStar clusterMass distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Essentially all stars form in giant molecular clouds (GMCs). However, inside GMCs, most of the gas does not participate in star formation; rather, denser gas accumulates in clumps in the GMC, with the bulk of the stars in a given GMC forming in a few of the most massive clumps. In the Milky Way, these clumps have masses M cl ≲ 5 × 10 −2 of the GMC, radii r cl ∼ 1 pc, and free-fall times τ cl ∼ 2 × 10 5 yr. We show that clumps inside GMCs should accrete at a modified Bondi accretion rate, which depends on clump mass as . This rate is initially rather slow, usually slower than the initial star formation rate inside the clump (we adopt the common assumption that inside the clump, , with ff ≈ 0.017). However, after ∼2 GMC free-fall times τ GMC , the clump accretion rate accelerates rapidly; formally, the clump can accrete the entire GMC in ∼3τ GMC . At the same time, the star formation rate accelerates, tracking the Bondi accretion rate. If the GMC is disrupted by feedback from the largest clump, half the stars in that clump form in the final τ GMC before the GMC is disrupted. The theory predicts that the distribution of effective star formation rates, measured per GMC free-fall time, is broad, ranging from ∼0.001 up to 0.1 or larger and that the mass spectrum of star clusters is flatter than that of clumps, consistent 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)0,001
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations11
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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