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Enregistrement W2603740260 · doi:10.1051/0004-6361/201628989

The earliest phases of high-mass star formation, as seen in NGC 6334 by <i>Herschel</i>-HOBYS

2017· article· en· W2603740260 sur OpenAlexaff
J. Tigé, F. Motte, D. Russeil, A. Zavagno, M. Hennemann, N. Schneider, T. Hill, Q. Nguyễn Lương, James Di Francesco, S. Bontemps, F. Louvet, P. Didelon, V. Könyves, Ph. André, G. Leuleu, J. Bardagi, L. D. Anderson, D. Arzoumanian, M. Benedettini, J.-P. Bernard, D. Elia, M. Figueira, J. M. Kirk, P. G. Martin, V. Minier, S. Molinari, T. Nony, P. Persi, S. Pezzuto, D. Polychroni, T. Rayner, A. Rivera-Ingraham, H. Roussel, K. L. J. Rygl, L. Spinoglio, G. J. White

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsNational Research Council CanadaUniversity of VictoriaUniversity of TorontoHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesScience and Technology Facilities CouncilMax-Planck-Institut für AstronomieCentre National d’Etudes SpatialesBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieCentre National de la Recherche ScientifiqueKU LeuvenLeverhulme TrustAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyImperial College LondonUK Space Agency
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationMillimeterMolecular cloudInfraredHigh massAstronomyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. To constrain models of high-mass star formation, the Herschel -HOBYS key program aims at discovering massive dense cores (MDCs) able to host the high-mass analogs of low-mass prestellar cores, which have been searched for over the past decade. We here focus on NGC 6334, one of the best-studied HOBYS molecular cloud complexes. Methods. We used Herschel /PACS and SPIRE 70−500 μ m images of the NGC 6334 complex complemented with (sub)millimeter and mid-infrared data. We built a complete procedure to extract ~0.1 pc dense cores with the getsources software, which simultaneously measures their far-infrared to millimeter fluxes. We carefully estimated the temperatures and masses of these dense cores from their spectral energy distributions (SEDs). We also identified the densest pc-scale cloud structures of NGC 6334, one 2 pc × 1 pc ridge and two 0.8 pc × 0.8 pc hubs, with volume-averaged densities of ~10 5 cm -3 . Results. A cross-correlation with high-mass star formation signposts suggests a mass threshold of 75 M ⊙ for MDCs in NGC 6334. MDCs have temperatures of 9.5−40 K, masses of 75−1000 M ⊙ , and densities of 1 × 10 5 −7 × 10 7 cm -3 . Their mid-infrared emission is used to separate 6 IR-bright and 10 IR-quiet protostellar MDCs while their 70 μ m emission strength, with respect to fitted SEDs, helps identify 16 starless MDC candidates. The ability of the latter to host high-mass prestellar cores is investigated here and remains questionable. An increase in mass and density from the starless to the IR-quiet and IR-bright phases suggests that the protostars and MDCs simultaneously grow in mass. The statistical lifetimes of the high-mass prestellar and protostellar core phases, estimated to be 1−7 × 10 4 yr and at most 3 × 10 5 yr respectively, suggest a dynamical scenario of high-mass star formation. Conclusions. The present study provides good mass estimates for a statistically significant sample, covering the earliest phases of high-mass star formation. High-mass prestellar cores may not exist in NGC 6334, favoring a scenario presented here, which simultaneously forms clouds, ridges, MDCs, and high-mass protostars.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,905
Score d'incertitude au seuil0,855

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
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'étudeAutre devis
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

Citations97
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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