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Enregistrement W2120528046 · doi:10.1093/mnras/stu1058

A superbubble feedback model for galaxy simulations

2014· article· en· W2120528046 sur OpenAlexaff
Ben Keller, James Wadsley, Samantha M. Benincasa, H. M. P. Couchman

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperbubblePhysicsSupernovaAstrophysicsGalaxyStar formationMilky WayInterstellar mediumThermal conductionStarsBubbleMechanicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new stellar feedback model that reproduces superbubbles. Superbubbles from clustered young stars evolve quite differently to individual supernovae and are substantially more efficient at generating gas motions. The essential new components of the model are thermal conduction, subgrid evaporation and a subgrid multiphase treatment for cases where the simulation mass resolution is insufficient to model the early stages of the superbubble. The multiphase stage is short compared to superbubble lifetimes. Thermal conduction physically regulates the hot gas mass without requiring a free parameter. Accurately following the hot component naturally avoids overcooling. Prior approaches tend to heat too much mass, leaving the hot interstellar medium (ISM) below 106 K and susceptible to rapid cooling unless ad hoc fixes were used. The hot phase also allows feedback energy to correctly accumulate from multiple, clustered sources, including stellar winds and supernovae. We employ high-resolution simulations of a single star cluster to show the model is insensitive to numerical resolution, unresolved ISM structure and suppression of conduction by magnetic fields. We also simulate a Milky Way analogue and a dwarf galaxy. Both galaxies show regulated star formation and produce strong outflows.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations209
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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