Feedback-regulated star formation – II. Dual constraints on the SFE and the age spread of stars in massive clusters
Notice bibliographique
Résumé
We show that the termination of the star formation process by winds from massive stars in protocluster-forming clumps imposes dual constraints on the star formation efficiencies (SFEs) and stellar age spreads (Δτ*) in stellar clusters. We have considered two main classes of clump models. One class of models is one in which the core formation efficiency (CFE) per unit time and as a consequence the star formation rate (SFR) is constant in time and another class of models in which the CFE per unit time, and as a consequence the SFR, increases with time. Models with an increasing mode of star formation yield shorter age spreads (a few 0.1 Myr) and typically higher SFEs than models in which star formation is uniform in time. We find that the former models reproduce remarkably well the SFE−Δτ* values of starburst clusters such as NGC 3603 YC and Westerlund 1, while the latter describe better the star formation process in lower density environments such as in the Orion nebula cluster. We also show that the SFE and Δτ* of massive clusters are expected to be higher in low metallicity environments. This could be tested with future large extragalactic surveys of stellar clusters. We advocate that placing a stellar cluster on the SFE-Δτ* diagram is a powerful method to distinguish between different stellar clusters formation scenarios such as between generic gravitational instability of a gas cloud/clump or as the result of cloud–cloud collisions. It is also a very useful tool for testing star formation theories and numerical models versus the observations.
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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 | 0,000 | 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 ».