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Enregistrement W2597206547 · doi:10.3847/1538-3881/aa5ff8

Widening of Protostellar Outflows: An Infrared Outflow Survey in Low-luminosity Objects

2017· article· en· W2597206547 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutflowProtostarInfraredLuminosityRadiative transferYoung stellar object

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present an outflow survey toward 20 low-luminosity objects (LLOs), namely, protostars with an internal luminosity lower than 0.2 . Although a number of studies have reported the properties of individual LLOs, the reasons for their low luminosity remain uncertain. To answer this question, we need to know the evolutionary status of LLOs. Protostellar outflows are found to widen as their parent cores evolve, and therefore the outflow opening angle could be used as an evolutionary indicator. The infrared scattered light escapes out through the outflow cavity and highlights the cavity wall, giving us the opportunity to measure the outflow opening angle. Using the Canada–France–Hawaii Telescope, we detected outflows toward eight LLOs out of 20 at Ks band, and based on archival Spitzer IRAC1 images, we added four outflow-driving sources from the remaining 12 sources. By fitting these images with radiative transfer models, we derive the outflow opening angles and inclination angles. To study the widening of outflow cavities, we compare our sample with the young stellar objects from Arce & Sargent and Velusamy et al. in a plot of opening angle versus bolometric temperature taken as an evolutionary indicator. Our LLO targets match well the trend of increasing opening angle with bolometric temperature reported by Arce & Sargent and are broadly consistent with that reported by Velusamy et al., suggesting that the opening angle could be a good evolutionary indicator for LLOs. Accordingly, we conclude that at least 40% of the outflow-driving LLOs in our sample are young Class 0 objects.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations25
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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