Dynamical heating across the Milky Way disc using APOGEE and Gaia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The kinematics of the Milky Way disc as a function of age are well measured at the solar radius, but have not been studied over a wider range of Galactocentric radii. Here, we measure the kinematics of mono-age, mono-[Fe/H] populations in the low and high [α/Fe] discs between 4 ≲ R ≲ 13 kpc and |z| ≲ 2 kpc using 65 719 stars in common between APOGEE DR14 and Gaia DR2 for which we estimate ages using a Bayesian neural network model trained on asteroseismic ages. We determine the vertical and radial velocity dispersions, finding that the low and high [α/Fe] discs display markedly different age–velocity dispersion relations (AVRs) and shapes σz/σR. The high [α/Fe] disc has roughly flat AVRs and constant σz/σR = 0.64 ± 0.04, whereas the low [α/Fe] disc has large variations in this ratio that positively correlate with the mean orbital radius of the population at fixed age. The high [α/Fe] disc component’s flat AVRs and constant σz/σR clearly indicate an entirely different heating history. Outer disc populations also have flatter radial AVRs than those in the inner disc, likely due to the waning effect of spiral arms. Our detailed measurements of AVRs and σz/σR across the disc indicate that low [α/Fe], inner disc ($R \lesssim 10\, \mathrm{kpc}$) stellar populations are likely dynamically heated by both giant molecular clouds and spiral arms, while the observed trends for outer disc populations require a significant contribution from another heating mechanism such as satellite perturbations. We also find that outer disc populations have slightly positive mean vertical and radial velocities likely because they are part of the warped disc.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».