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Enregistrement W2580880899 · doi:10.3847/1538-4357/836/1/67

Galactic Dark Matter Halos and Globular Cluster Populations. III. Extension to Extreme Environments

2017· article· en· W2580880899 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of WaterlooHerzberg Institute of AstrophysicsMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobular clusterGalaxyDark matterMilky WayGalaxy clusterGalaxy groups and clustersCluster (spacecraft)Dark matter haloHalo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The total mass in the globular cluster (GC) system of a galaxy is empirically a near-constant fraction of the total mass of the galaxy across a range of 10 5 in galaxy mass. This trend is radically unlike the strongly nonlinear behavior of total stellar mass M ⋆ versus M h . We discuss extensions of this trend to two more extreme situations: (a) entire clusters of galaxies and (b) the ultra-diffuse galaxies (UDGs) recently discovered in Coma and elsewhere. Our calibration of the ratio from normal galaxies, accounting for new revisions in the adopted mass-to-light ratio for GCs, now gives as the mean absolute mass fraction. We find that the same ratio appears valid for galaxy clusters and UDGs. Estimates of in the four clusters we examine tend to be slightly higher than for individual galaxies, but more data and better constraints on the mean GC mass in such systems are needed to determine if this difference is significant. We use the constancy of to estimate total masses for several individual cases; for example, the total mass of the Milky Way is calculated to be . Physical explanations for the uniformity of are still descriptive, but point to a picture in which massive dense star clusters in their formation stages were relatively immune to the feedback that more strongly influenced lower-density regions where most stars form.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,215 · 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.

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

Citations156
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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