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Enregistrement W2992218524 · doi:10.1093/mnras/stz3321

But what about...: cosmic rays, magnetic fields, conduction, and viscosity in galaxy formation

2019· article· en· W2992218524 sur OpenAlexfundno aff
Philip F. Hopkins, T K Chan, Shea Garrison-Kimmel, Suoqing Ji, Kung-Yi Su, Cameron Hummels, Dušan Kereš, Eliot Quataert, Claude‐André Faucher‐Giguère

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Cosmic Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPetroleum Research Newfoundland and LabradorNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyRedshiftHaloSupernova

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present and study a large suite of high-resolution cosmological zoom-in simulations, using the FIRE-2 treatment of mechanical and radiative feedback from massive stars, together with explicit treatment of magnetic fields, anisotropic conduction and viscosity (accounting for saturation and limitation by plasma instabilities at high β), and cosmic rays (CRs) injected in supernovae shocks (including anisotropic diffusion, streaming, adiabatic, hadronic and Coulomb losses). We survey systems from ultrafaint dwarf ($M_{\ast }\sim 10^{4}\, \mathrm{M}_{\odot }$, $M_{\rm halo}\sim 10^{9}\, \mathrm{M}_{\odot }$) through Milky Way/Local Group (MW/LG) masses, systematically vary uncertain CR parameters (e.g. the diffusion coefficient κ and streaming velocity), and study a broad ensemble of galaxy properties [masses, star formation (SF) histories, mass profiles, phase structure, morphologies, etc.]. We confirm previous conclusions that magnetic fields, conduction, and viscosity on resolved ($\gtrsim 1\,$ pc) scales have only small effects on bulk galaxy properties. CRs have relatively weak effects on all galaxy properties studied in dwarfs ($M_{\ast } \ll 10^{10}\, \mathrm{M}_{\odot }$, $M_{\rm halo} \lesssim 10^{11}\, \mathrm{M}_{\odot }$), or at high redshifts (z ≳ 1–2), for any physically reasonable parameters. However, at higher masses ($M_{\rm halo} \gtrsim 10^{11}\, \mathrm{M}_{\odot }$) and z ≲ 1–2, CRs can suppress SF and stellar masses by factors ∼2–4, given reasonable injection efficiencies and relatively high effective diffusion coefficients $\kappa \gtrsim 3\times 10^{29}\, {\rm cm^{2}\, s^{-1}}$. At lower κ, CRs take too long to escape dense star-forming gas and lose their energy to collisional hadronic losses, producing negligible effects on galaxies and violating empirical constraints from spallation and γ-ray emission. At much higher κ CRs escape too efficiently to have appreciable effects even in the CGM. But around $\kappa \sim 3\times 10^{29}\, {\rm cm^{2}\, s^{-1}}$, CRs escape the galaxy and build up a CR-pressure-dominated halo which maintains approximate virial equilibrium and supports relatively dense, cool (T ≪ 106 K) gas that would otherwise rain on to the galaxy. CR ‘heating’ (from collisional and streaming losses) is never dominant.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,527

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,179 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations186
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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