THE LUMINOSITIES OF PROTOSTARS IN THE<i>SPITZER</i>c2d AND GOULD BELT LEGACY CLOUDS
Notice bibliographique
Résumé
Motivated by the long-standing "luminosity problem" in low-mass star formation whereby protostars are underluminous compared to theoretical expectations, we identify 230 protostars in 18 molecular clouds observed by two Spitzer Space Telescope Legacy surveys of nearby star-forming regions. We compile complete spectral energy distributions, calculate L bol for each source, and study the protostellar luminosity distribution. This distribution extends over three orders of magnitude, from 0.01 L ☉ to 69 L ☉ , and has a mean and median of 4.3 L ☉ and 1.3 L ☉ , respectively. The distributions are very similar for Class 0 and Class I sources except for an excess of low luminosity ( L bol ≲ 0.5 L ☉ ) Class I sources compared to Class 0. 100 out of the 230 protostars (43%) lack any available data in the far-infrared and submillimeter (70 μm <λ < 850 μm) and have L bol underestimated by factors of 2.5 on average, and up to factors of 8–10 in extreme cases. Correcting these underestimates for each source individually once additional data becomes available will likely increase both the mean and median of the sample by 35%–40%. We discuss and compare our results to several recent theoretical studies of protostellar luminosities and show that our new results do not invalidate the conclusions of any of these studies. As these studies demonstrate that there is more than one plausible accretion scenario that can match observations, future attention is clearly needed. The better statistics provided by our increased data set should aid such future work.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».