THE MASS DISTRIBUTION OF STARLESS AND PROTOSTELLAR CORES IN GOULD BELT CLOUDS
Notice bibliographique
Résumé
Using data from the SCUBA Legacy Catalogue (850 μm) and Spitzer Space Telescope (3.6–70 μm), we explore dense cores in the Ophiuchus, Taurus, Perseus, Serpens, and Orion molecular clouds. We develop a new method to discriminate submillimeter cores found by Submillimeter Common-User Bolometer Array (SCUBA) as starless or protostellar, using point source photometry from Spitzer wide field surveys. First, we identify infrared sources with red colors associated with embedded young stellar objects (YSOs). Second, we compare the positions of these YSO candidates to our submillimeter cores. With these identifications, we construct new, self-consistent starless and protostellar core mass functions (CMFs) for the five clouds. We find best-fit slopes to the high-mass end of the CMFs of −1.26 ± 0.20, −1.22 ± 0.06, −0.95 ± 0.20, and −1.67 ± 0.72 for Ophiuchus, Taurus, Perseus, and Orion, respectively. Broadly, these slopes are each consistent with the −1.35 power-law slope of the Salpeter initial mass function at higher masses, but suggest some differences. We examine a variety of trends between these CMF shapes and their parent cloud properties, potentially finding a correlation between the high-mass slope and core temperature. We also find a trend between core mass and effective size, but we are very limited by sensitivity. We make similar comparisons between core mass and size with visual extinction (for A V ⩾ 3) and find no obvious trends. We also predict the numbers and mass distributions of cores that future surveys with SCUBA-2 may detect in each of these clouds.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».