Comparing Submillimeter Polarized Emission with Near-infrared Polarization of Background Stars for the Vela C Molecular Cloud
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present a large-scale combination of near-infrared (near-IR) interstellar polarization data from background starlight with polarized emission data at submillimeter wavelengths for the Vela C molecular cloud. The near-IR data consist of more than 6700 detections probing a range of visual extinctions between 2 and in and around the cloud. The submillimeter data were collected in Antarctica by the Balloon-borne Large Aperture Submillimeter Telescope for Polarimetry. This is the first direct combination of near-IR and submillimeter polarization data for a molecular cloud aimed at measuring the “polarization efficiency ratio” ( ), a quantity that is expected to depend only on grain-intrinsic physical properties. It is defined as , where p 500 and p I are polarization fractions at and the I band, respectively, and is the optical depth. To ensure that the same column density of material is producing both polarization from emission and from extinction, we conducted a careful selection of near-background stars using 2MASS, Herschel, and Planck data. This selection excludes objects contaminated by the Galactic diffuse background material as well as objects located in the foreground. Accounting for statistical and systematic uncertainties, we estimate an average value of 2.4 ± 0.8, which can be used to test the predictions of dust grain models designed for molecular clouds when such predictions become available. The ratio appears to be relatively flat as a function of the cloud depth for the range of visual extinctions probed.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».