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Enregistrement W2513124424 · doi:10.3847/1538-4357/833/2/229

OBSERVATIONAL EVIDENCE OF DYNAMIC STAR FORMATION RATE IN MILKY WAY GIANT MOLECULAR CLOUDS

2016· article· en· W2513124424 sur OpenAlexaff
Eve J. Lee, M.-A. Miville-Deschênes, Norman Murray

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMilky WayStar formationAstrophysicsMolecular cloudVirial massCMB cold spotStarsVelocity dispersionStar (game theory)SigmaVirial theoremAstronomyGalaxyCosmic microwave background

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Star formation on galactic scales is known to be a slow process, but whether it is slow on smaller scales is uncertain. We cross-correlate 5469 giant molecular clouds (GMCs) from a new all-sky catalog with 256 star-forming complexes (SFCs) to build a sample of 191 SFC-GMC complexes—collections of multiple clouds each matched to 191 SFCs. The total mass in stars harbored by these clouds is inferred from WMAP free–free fluxes. We measure the GMC mass, the virial parameter, the star formation efficiency ϵ and the star formation rate per freefall time ϵ ff . Both ϵ and ϵ ff range over 3–4 orders of magnitude. We find that 68.3% of the clouds fall within and about the median. Compared to these observed scatters, a simple model with a time-independent ϵ ff that depends on the host GMC properties predicts . Allowing for a time-variable ϵ ff , we can recover the large dispersion in the rate of star formation. This strongly suggests that star formation in the Milky Way is a dynamic process on GMC scales. We also show that the surface star formation rate profile of the Milky Way correlates well with the molecular gas surface density profile.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,242 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations152
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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