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Enregistrement W2798697049 · doi:10.3847/1538-4357/aac326

Cloud-scale Molecular Gas Properties in 15 Nearby Galaxies

2018· article· en· W2798697049 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxyVirial theoremMilky WayLine (geometry)Spiral galaxyInterstellar mediumMeasure (data warehouse)Spectral lineLuminous infrared galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We measure the velocity dispersion, σ, and surface density, Σ, of the molecular gas in nearby galaxies from CO spectral line cubes with spatial resolution 45–120 pc, matched to the size of individual giant molecular clouds. Combining 11 galaxies from the PHANGS-ALMA survey with four targets from the literature, we characterize ∼30,000 independent sightlines where CO is detected at good significance. Σ and σ show a strong positive correlation, with the best-fit power-law slope close to the expected value for resolved, self-gravitating clouds. This indicates only a weak variation in the virial parameter α vir ∝ σ 2/Σ, which is ∼1.5–3.0 for most galaxies. We do, however, observe enormous variation in the internal turbulent pressure P turb ∝ Σσ 2, which spans ∼5 dex across our sample. We find Σ, σ, and P turb to be systematically larger in more massive galaxies. The same quantities appear enhanced in the central kiloparsec of strongly barred galaxies relative to their disks. Based on sensitive maps of M31 and M33, the slope of the σ–Σ relation flattens at Σ ≲ 10 M ⊙ pc−2, leading to high σ for a given Σ and high apparent α vir. This echoes results found in the Milky Way and likely originates from a combination of lower beam-filling factors and a stronger influence of local environment on the dynamical state of molecular gas in the low-density regime.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations237
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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