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Enregistrement W2485727682 · doi:10.3847/0004-637x/830/2/79

A MECHANISM FOR STIMULATING AGN FEEDBACK BY LIFTING GAS IN MASSIVE GALAXIES

2016· article· en· W2485727682 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensPerimeter InstituteUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésGalaxyMolecular cloudThermalStarsMillimeterStar formationRadiative coolingThermal equilibrium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Observation shows that nebular emission, molecular gas, and young stars in giant galaxies are associated with rising X-ray bubbles inflated by radio jets launched from nuclear black holes. We propose a model where molecular clouds condense from low-entropy gas caught in the updraft of rising X-ray bubbles. The low-entropy gas becomes thermally unstable when it is lifted to an altitude where its cooling time is shorter than the time required to fall to its equilibrium location in the galaxy, i.e., . The infall speed of a cloud is bounded by the lesser of its free-fall and terminal speeds, so that the infall time here can exceed the free-fall time by a significant factor. This mechanism is motivated by Atacama Large Millimeter Array observations revealing molecular clouds lying in the wakes of rising X-ray bubbles with velocities well below their free-fall speeds. Our mechanism would provide cold gas needed to fuel a feedback loop while stabilizing the atmosphere on larger scales. The observed cooling time threshold of —the clear-cut signature of thermal instability and the onset of nebular emission and star formation—may result from the limited ability of radio bubbles to lift low-entropy gas to altitudes where thermal instabilities can ensue. Outflowing molecular clouds are unlikely to escape, but instead return to the central galaxy in a circulating flow. We contrast our mechanism to precipitation models where the minimum value of triggers thermal instability, which we find to be inconsistent with observation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations159
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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