[Fe II] 1.64 μm FEATURES OF JETS AND OUTFLOWS FROM YOUNG STELLAR OBJECTS IN THE CARINA NEBULA
Notice bibliographique
Résumé
We present [Fe ii ] 1.64 μm imaging observations for jets and outflows from young stellar objects (YSOs) over the northern part (∼24' × 45') of the Carina Nebula, a massive star-forming region. The observations were performed with IRIS2 of the Anglo-Australian Telescope and the seeing was ∼1 5 ± 0 5. Eleven jet and outflow features are detected at eight different regions and are termed ionized Fe objects (IFOs). One Herbig–Haro candidate that was missed in Hubble Space Telescope Hα observations is newly identified as HHc-16, referring to our [Fe ii ] images. IFOs have knotty or longish shapes, and the detection rate of IFOs against previously identified YSOs is 1.4%, which should be treated as a lower limit. Four IFOs show anti-correlated peak intensities in [Fe ii ] and Hα, where the ratio I ([Fe ii ])/ I (Hα) is higher for longish IFOs than for knotty IFOs. We estimate the outflow mass loss rate from the [Fe ii ] flux using two different methods. The jet-driving objects are identified for three IFOs (IFO-2, -4, and -7) for which we study the relations between the outflow mass loss rate and the YSO physical parameters from the radiative transfer model fitting. The ratios of the outflow mass loss rate over the disk accretion rate for IFO-4 and -7 are consistent with the previously reported values (10 −2 –10 +1 ), while the ratio is higher for IFO-2. This excess may result from underestimating the disk accretion rate. The jet-driving objects are likely to be low- or intermediate-mass stars. Other YSO physical parameters, such as luminosity and age, show reasonable relations or trends.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».