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Enregistrement W2953064028 · doi:10.1088/0004-637x/809/1/81

<i>HERSCHEL</i>OBSERVATIONS OF THE W3 GMC (II): CLUES TO THE FORMATION OF CLUSTERS OF HIGH-MASS STARS

2015· article· en· W2953064028 sur OpenAlexaff
A. Rivera-Ingraham, P. G. Martin, D. Polychroni, N. Schneider, F. Motte, S. Bontemps, M. Hennemann, A. Men’shchikov, Q. Nguyễn Lương, A. Zavagno, Ph. André, J.-Ph. Bernard, J. Di Francesco, C. Fallscheer, T. Hill, V. Könyves, A. P. Marston, S. Pezzuto, K. L. J. Rygl, L. Spinoglio, G. J. White

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversity of VictoriaCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationStarsInitial mass functionStar clusterMass segregationStellar massStellar evolutionLog-normal distributionAstronomyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The W3 giant molecular cloud is a prime target for investigating the formation of high-mass stars and clusters. This second study of W3 within the HOBYS Key Program provides a comparative analysis of subfields within W3 to further constrain the processes leading to the observed structures and stellar population. Probability density functions (PDFs) and cumulative mass distributions (CMDs) were created from dust column density maps, quantified as extinction . The shape of the PDF, typically represented with a lognormal function at low "breaking" to a power-law tail at high , is influenced by various processes including turbulence and self-gravity. The breaks can also be identified, often more readily, in the CMDs. The PDF break from lognormal ( (SF) –10 mag) appears to shift to higher by stellar feedback, so that high-mass star-forming regions tend to have higher PDF breaks. A second break at mag traces structures formed or influenced by a dynamic process. Because such a process has been suggested to drive high-mass star formation in W3, this second break might then identify regions with potential for hosting high-mass stars/clusters. Stellar feedback appears to be a major mechanism driving the local evolution and state of regions within W3. A high initial star formation efficiency in a dense medium could result in a self-enhancing process, leading to more compression and favorable star formation conditions (e.g., colliding flows), a richer stellar content, and massive stars. This scenario would be compatible with the "convergent constructive feedback" model introduced in our previous Herschel study.

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)0,000
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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