The maximum stellar surface density due to the failure of stellar feedback
Notice bibliographique
Résumé
A maximum stellar surface density |$\Sigma _{\rm max}\sim 3 \times 10^5{\mathrm{M_\odot \, pc^{-2}}}$| is observed across all classes of dense stellar systems (e.g. star clusters, galactic nuclei, etc.), spanning ∼8 orders of magnitude in mass. It has been proposed that this characteristic scale is set by some dynamical feedback mechanism preventing collapse beyond a certain surface density. However, simple analytic models and detailed simulations of star formation moderated by feedback from massive stars argue that feedback becomes less efficient at higher surface densities (with the star formation efficiency increasing as ∼Σ/Σcrit). We therefore propose an alternative model wherein stellar feedback becomes ineffective at moderating star formation above some Σcrit, so the supply of star-forming gas is rapidly converted to stars before the system can contract to higher surface density. We show that such a model – with Σcrit taken directly from the theory – naturally predicts the observed Σmax. We find Σmax ∼ 100Σcrit because the gas consumption time is longer than the global free-fall time even when feedback is ineffective. Moreover, the predicted Σmax is robust to spatial scale and metallicity, and is preserved even if multiple episodes of star formation/gas inflow occur. In this context, the observed Σmax directly tells us where feedback fails.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».