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Enregistrement W2117906849 · doi:10.1093/mnras/stt1883

MaGICC-WDM: the effects of warm dark matter in hydrodynamical simulations of disc galaxy formation

2013· article· en· W2117906849 sur OpenAlexaff
Jakob Herpich, Gregory S. Stinson, Andrea V. Macciò, Chris B. Brook, James Wadsley, Hugh Couchman, Tom Quinn

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyGalaxy formation and evolutionContext (archaeology)Star formationDark matterWarm dark matterDark galaxyAstronomyGalaxy mergerHot dark matterCosmologyDark energy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the effect of warm dark matter (WDM) on hydrodynamic simulations of galaxy formation as part of the Making Galaxies in a Cosmological Context (MaGICC) project. We simulate three different galaxies using three WDM candidates of 1, 2 and 5 keV and compare results with pure cold dark matter simulations. WDM slightly reduces star formation and produces less centrally concentrated stellar profiles. These effects are most evident for the 1 keV candidate but almost disappear for |$m_ {\rm \small {wdm}} >2$| keV. All simulations form similar stellar discs independent of WDM particle mass. In particular, the disc scalelength does not change when WDM is considered. The reduced amount of star formation in the case of 1 keV particles is due to the effects of WDM on merging satellites which are on average less concentrated and less gas rich. The altered satellites cause a reduced starburst during mergers because they trigger weaker disc instabilities in the main galaxy. Nevertheless we show that disc galaxy evolution is much more sensitive to stellar feedback than it is to WDM candidate mass. Overall, we find that WDM, especially when restricted to current observational constraints (⁠|$m_ {\rm \small {wdm}} >2$| keV), has a minor impact on disc galaxy formation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations32
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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