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Enregistrement W2970854026 · doi:10.3847/1538-4357/ab3e76

KFPA Examinations of Young STellar Object Natal Environments (KEYSTONE): Hierarchical Ammonia Structures in Galactic Giant Molecular Clouds

2019· article· en· W2970854026 sur OpenAlexaff
Jared Keown, James Di Francesco, Erik Rosolowsky, Ayushi Singh, C. Figura, Helen Kirk, L. D. Anderson, Michael Chun-Yuan Chen, D. Elia, Rachel Friesen, Adam Ginsburg, A. P. Marston, S. Pezzuto, E. Schisano, S. Bontemps, P. Caselli, Hongli Liu, Steven N. Longmore, F. Motte, Philip C. Myers, Stella S. R. Offner, Patricio Sanhueza, N. Schneider, Ian Stephens, J. S. Urquhart

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of TorontoHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of AlbertaUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhysicsAstrophysicsVirial theoremMolecular cloudVirial massMean kinetic temperatureYoung stellar objectStar formationGalaxyKinetic energyGreen Bank TelescopeVelocity dispersionProtein filamentMilky WayStarsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present initial results from the K-band Focal Plane Array Examinations of Young STellar Object Natal Environments survey, a large project on the 100 m Green Bank Telescope mapping ammonia emission across 11 giant molecular clouds at distances of 0.9–3.0 kpc (Cygnus X North, Cygnus X South, M16, M17, Mon R1, Mon R2, NGC 2264, NGC 7538, Rosette, W3, and W48). This data release includes the NH3 (1,1) and (2,2) maps for each cloud, which are modeled to produce maps of kinetic temperature, centroid velocity, velocity dispersion, and ammonia column density. Median cloud kinetic temperatures range from 11.4 ± 2.2 K in the coldest cloud (Mon R1) to 23.0 ± 6.5 K in the warmest cloud (M17). Using dendrograms on the NH3 (1,1) integrated intensity maps, we identify 856 dense gas clumps across the 11 clouds. Depending on the cloud observed, 40%–100% of the clumps are aligned spatially with filaments identified in H2 column density maps derived from spectral energy distribution fitting of dust continuum emission. A virial analysis reveals that 523 of the 835 clumps (∼63%) with mass estimates are bound by gravity alone. We find no significant difference between the virial parameter distributions for clumps aligned with the dust-continuum filaments and those unaligned with filaments. In some clouds, however, hubs or ridges of dense gas with unusually high mass and low virial parameters are located within a single filament or at the intersection of multiple filaments. These hubs and ridges tend to host water maser emission, multiple 70 μm detected protostars, and have masses and radii above an empirical threshold for forming massive stars.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations34
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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