Simulating protostellar evolution and radiative feedback in the cluster environment
Notice bibliographique
Résumé
Radiative feedback is among the most important consequences of clustered star formation inside molecular clouds. At the onset of star formation, radiation from massive stars heats the surrounding gas, which suppresses the formation of many low‐mass stars. When simulating pre‐main‐sequence stars, their stellar properties must be defined by a pre‐stellar model. Different approaches to pre‐stellar modelling may yield quantitatively different results. In this paper, we compare two existing pre‐stellar models under identical initial conditions to gauge whether the choice of model has any significant effects on the final population of stars. The first model treats stellar radii and luminosities with a zero‐age main‐sequence (ZAMS) model, while separately estimating the accretion luminosity by interpolating to published pre‐stellar tracks. The second, more accurate pre‐stellar model self‐consistently evolves the radius and luminosity of each star under highly variable accretion conditions. Each is coupled to a raytracing‐based radiative feedback code that also treats ionization. The impact of the self‐consistent model is less ionizing radiation and less heating during the early stages of star formation. This may affect final mass distributions. We noted a peak stellar mass reduced by 8 per cent from 47.3 to 43.5 M⊙ in the evolutionary model, relative to the track‐fit model. Also, the difference in mass between the two largest stars in each case is reduced from 14 to 7.5 M⊙. The H ii regions produced by these massive stars were also seen to flicker on time‐scales down to the limit imposed by our time‐step (<560 yr), rapidly changing in size and shape, confirming previous cluster simulations using ZAMS‐based estimates for pre‐stellar ionizing flux.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».