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Enregistrement W2734432583 · doi:10.3847/1538-4357/aa8035

The Origins of [C ii] Emission in Local Star-forming Galaxies

2017· article· en· W2734432583 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésInterstellar mediumMetallicityIonizationGalaxyEmission spectrumLine (geometry)Photoelectric effectPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The [C ii ] 158 μ m fine-structure line is the brightest emission line observed in local star-forming galaxies. As a major coolant of the gas-phase interstellar medium, [C ii ] balances the heating, including that due to far-ultraviolet photons, which heat the gas via the photoelectric effect. However, the origin of [C ii ] emission remains unclear because C + can be found in multiple phases of the interstellar medium. Here we measure the fractions of [C ii ] emission originating in the ionized and neutral gas phases of a sample of nearby galaxies. We use the [N ii ] 205 μ m fine-structure line to trace the ionized medium, thereby eliminating the strong density dependence that exists in the ratio of [C ii ]/[N ii ] 122 μ m. Using the FIR [C ii ] and [N ii ] emission detected by the KINGFISH (Key Insights on Nearby Galaxies: a Far- Infrared Survey with Herschel ) and Beyond the Peak Herschel programs, we show that 60%–80% of [C ii ] emission originates from neutral gas. We find that the fraction of [C ii ] originating in the neutral medium has a weak dependence on dust temperature and the surface density of star formation, and has a stronger dependence on the gas-phase metallicity. In metal-rich environments, the relatively cooler ionized gas makes substantially larger contributions to total [C ii ] emission than at low abundance, contrary to prior expectations. Approximate calibrations of this metallicity trend are provided.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,755
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0030,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations111
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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