Massive Outflows Associated with ATLASGAL Clumps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We have undertaken the largest survey for outflows within the Galactic plane using simultaneously observed and data. Out of a total of 919 ATLASGAL clumps, 325 have data suitable to identify outflows, and 225 (69% ± 3%) show high-velocity outflows. The clumps with detected outflows show significantly higher clump masses ( ), bolometric luminosities ( ), luminosity-to-mass ratios ( ), and peak H2 column densities ( ) compared to those without outflows. Outflow activity has been detected within the youngest quiescent clump (i.e., weak) in this sample, and we find that the outflow detection rate increases with , , , and , approaching 90% in some cases (UC H ii regions = 93% ± 3%; masers = 86% ± 4%; HC H ii regions = 100%). This high detection rate suggests that outflows are ubiquitous phenomena of massive star formation (MSF). The mean outflow mass entrainment rate implies a mean accretion rate of , in full agreement with the accretion rate predicted by theoretical models of MSF. Outflow properties are tightly correlated with , , and and show the strongest relation with the bolometric clump luminosity. This suggests that outflows might be driven by the most massive and luminous source within the clump. The correlations are similar for both low-mass and high-mass outflows over 7 orders of magnitude, indicating that they may share a similar outflow mechanism. Outflow energy is comparable to the turbulent energy within the clump; however, we find no evidence that outflows increase the level of clump turbulence as the clumps evolve. This implies that the origin of turbulence within clumps is fixed before the onset of star formation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».