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Enregistrement W2902602594 · doi:10.1093/mnras/stz3129

Radiative stellar feedback in galaxy formation: Methods and physics

2019· article· en· W2902602594 sur OpenAlexaff
Philip F. Hopkins, Michael Y Grudić, Andrew Wetzel, Dušan Kereš, Claude‐André Faucher‐Giguère, Xiangcheng Ma, Norman Murray, Nathan Butcher

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Science Foundation of Sri LankaJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRadiative transferStar formationAstronomyStar clusterMilky WayStarsLuminosityAccretion (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Radiative feedback (RFB) from stars plays a key role in galaxies, but remains poorly understood. We explore this using high-resolution, multifrequency radiation-hydrodynamics (RHD) simulations from the Feedback In Realistic Environments (FIRE) project. We study ultrafaint dwarf through Milky Way mass scales, including H+He photoionization; photoelectric, Lyman Werner, Compton, and dust heating; and single+multiple scattering radiation pressure (RP). We compare distinct numerical algorithms: ray-based LEBRON (exact when optically thin) and moments-based M1 (exact when optically thick). The most important RFB channels on galaxy scales are photoionization heating and single-scattering RP: in all galaxies, most ionizing/far-UV luminosity (∼1/2 of lifetime-integrated bolometric) is absorbed. In dwarfs, the most important effect is photoionization heating from the UV background suppressing accretion. In MW-mass galaxies, metagalactic backgrounds have negligible effects; but local photoionization and single-scattering RP contribute to regulating the galactic star formation efficiency and lowering central densities. Without some RFB (or other ‘rapid’ FB), resolved GMCs convert too-efficiently into stars, making galaxies dominated by hyperdense, bound star clusters. This makes star formation more violent and ‘bursty’ when SNe explode in these hyperclustered objects: thus, including RFB ‘smoothes’ SFHs. These conclusions are robust to RHD methods, but M1 produces somewhat stronger effects. Like in previous FIRE simulations, IR multiple-scattering is rare (negligible in dwarfs, $\sim 10{{\ \rm per\ cent}}$ of RP in massive galaxies): absorption occurs primarily in ‘normal’ GMCs with AV ∼ 1.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations108
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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