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Enregistrement W2954884359 · doi:10.3847/1538-4357/ab2e03

Northern Galactic Molecular Cloud Clumps in Hi-GAL: Clump and Star Formation within Clouds

2019· article· en· W2954884359 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStar formationGalactic planeMolecular cloudMilky WayLine (geometry)InfraredGalaxyVirial massGalactic Center

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We investigate how the properties of Galactic giant molecular clouds (GMCs) and their denser substructures (clumps) correlate with the local star formation rate (SFR). We trace clouds using the 12CO(3−2) transition, as observed by the CO High Resolution Survey. We identify their constituent clumps using thermal dust emission, as observed by the Herschel infrared GALactic plane survey. We estimate SFRs in these clouds using 70 μm emission. In total, we match 3674 clumps to 473 clouds in position–position–velocity space spanning the Galactic longitude range 10° < ℓ < 56°. We find that more massive clouds produce more clumps and more massive clumps. These clumps have average number densities an order of magnitude greater than their host clouds. We find a mean clump mass fraction of . This mass fraction weakly varies with mass and mass surface density of clouds, and shows no clear dependence on the virial parameter and line width of the clouds. The average clump mass fraction is only weakly dependent upon Galactocentric radius. Although the scatter in our measured properties is significant, the SFR for clouds is independent of clump mass fraction. However, there is a positive correlation between the depletion times for clouds and clump mass fraction. We find a star formation efficiency per freefall time of ϵ ff = 0.15% for GMCs but ϵ ff = 0.37% for clumps.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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