Self-regulated star formation in galaxies via momentum input from massive stars
Notice bibliographique
Résumé
Feedback from massive stars is believed to play a critical role in shaping the galaxy mass function, the structure of the interstellar medium (ISM) and the low efficiency of star formation, but the exact form of the feedback is uncertain. In this paper, the first in a series, we present and test a novel numerical implementation of stellar feedback resulting from momentum imparted to the ISM by radiation, supernovae and stellar winds. We employ a realistic cooling function, and find that a large fraction of the gas cools to ≲100 K, so that the ISM becomes highly inhomogeneous. Despite this, our simulated galaxies reach an approximate steady state, in which gas gravitationally collapses to form giant ‘molecular’ clouds (GMCs), dense clumps and stars; subsequently, stellar feedback disperses the GMCs, repopulating the diffuse ISM. This collapse and dispersal cycle is seen in models of Small Magellanic Cloud (SMC)-like dwarfs, the Milky Way and z∼ 2 clumpy disc analogues. The simulated global star formation efficiencies are consistent with the observed Kennicutt–Schmidt relation. Moreover, the star formation rates are nearly independent of the numerically imposed high-density star formation efficiency, density threshold and density scaling. This is a consequence of the fact that, in our simulations, star formation is regulated by stellar feedback limiting the amount of very dense gas available for forming stars. In contrast, in simulations without stellar feedback, i.e. under the action of only gravity and gravitationally induced turbulence, the ISM experiences runaway collapse to very high densities. In these simulations without feedback, the global star formation rates exceed observed galactic star formation rates by 1–2 orders of magnitude, demonstrating that stellar feedback is crucial to the regulation of star formation in galaxies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».