THE ROLE OF TURBULENCE AND MAGNETIC FIELDS IN SIMULATED FILAMENTARY STRUCTURE
Notice bibliographique
Résumé
We use numerical simulations of turbulent cluster-forming regions to study the nature of dense filamentary structures in star formation. Using four hydrodynamic and magnetohydrodynamic simulations chosen to match observations, we identify filaments in the resulting column density maps and analyze their properties. We calculate the radial column density profiles of the filaments every 0.05 Myr and fit the profiles with the modified isothermal and pressure-confined isothermal cylinder models, finding reasonable fits for either model. The filaments formed in the simulations have similar radial column density profiles to those observed. Magnetic fields provide additional pressure support to the filaments, making "puffier" filaments less prone to fragmentation than in the pure hydrodynamic case, which continue to condense at a slower rate. In the higher density simulations, the filaments grow faster through the increased importance of gravity. Not all of the filaments identified in the simulations will evolve to form stars: some expand and disperse. Given these different filament evolutionary paths, the trends in bulk filament width as a function of time, magnetic field strength, or density are weak, and all cases are reasonably consistent with the finding of a constant filament width in different star-forming regions. In the simulations, the mean FWHM lies between 0.06 and 0.26 pc for all times and initial conditions, with most lying between 0.1 to 0.15 pc; the range in FWHMs is however, larger than seen in typical Herschel analyses. Finally, the filaments display a wealth of substructure similar to the recent discovery of filament bundles in Taurus.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».