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Enregistrement W2949721011 · doi:10.1063/1.3293061

The Detectability of AGN Cavities in Cooling-Flow Clusters

2009· article· en· W2949721011 sur OpenAlexaff
L. Bi rzan, D. A. Rafferty, B. R. McNamara, P. E. J. Nulsen, M. W. Wise, Sebastian Heinz, Eric Wilcots

Notice bibliographique

RevueAIP conference proceedings · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of WaterlooPerimeter Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCooling flowOphiuchusPhysicsAstrophysicsIntracluster mediumActive galactic nucleusGalaxy clusterDuty cycleGalaxyObservatoryParsecFlow (mathematics)AstronomyStar formationPower (physics)Mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chandra X-ray Observatory has revealed X-ray cavities in many nearby cooling flow clusters. The cavities trace feedback from the central active galactic nulceus (AGN) on the intracluster medium (ICM), an important ingredient in stabilizing cooling flows and in the process of galaxy formation and evolution. But, the prevalence and duty cycle of such AGN outbursts is not well understood. To this end, we study how the cooling is balanced by the cavity heating for a complete sample of clusters (the Brightest 55 clusters of galaxies, hereafter B55). In the B55, we found 33 cooling flow clusters, 20 of which have detected X-ray bubbles in their ICM. Among the remaining 13, all except Ophiuchus could have significant cavity power yet remain undetected in existing images. This implies that the duty cycle of AGN outbursts with significant heating potential in cooling flow clusters is at least 60 % and could approach 100 %, but deeper data is required to constrain this further.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,218
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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