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Enregistrement W3014049370 · doi:10.1093/mnras/staa840

Fast cloud–cloud collisions in a strongly barred galaxy: suppression of massive star formation

2020· article· en· W3014049370 sur OpenAlexfundno aff
Yusuke Fujimoto, Fumiya Maeda, Asao Habe, Kouji Ohta

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesJapan Society for the Promotion of ScienceNational Astronomical Observatory of JapanAustralian Research CouncilAlberta Livestock and Meat AgencyEuropean School of OncologyMinistry of Science and TechnologyU.S. Nuclear Regulatory CommissionKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationGalaxyMolecular cloudStarsAstronomySpiral galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recent galaxy observations show that star formation activity changes depending on galactic environments. In order to understand the diversity of galactic-scale star formation, it is crucial to understand the formation and evolution of giant molecular clouds in an extreme environment. We focus on observational evidence that bars in strongly barred galaxies lack massive stars even though quantities of molecular gas are sufficient to form stars. In this paper, we present a hydrodynamical simulation of a strongly barred galaxy, using a stellar potential which is taken from observational results of NGC 1300, and we compare cloud properties between different galactic environments: bar, bar-end, and spiral arms. We find that the mean of cloud’s virial parameter is αvir ∼ 1 and that there is no environmental dependence, indicating that the gravitationally bound state of a cloud is not behind the observational evidence of the lack of massive stars in strong bars. Instead, we focus on cloud–cloud collisions, which have been proposed as a triggering mechanism for massive star formation. We find that the collision speed in the bar is faster than those in the other regions. We examine the collision frequency using clouds’ kinematics and conclude that the fast collisions in the bar could originate from random-like motion of clouds due to elliptical gas orbits shifted by the bar potential. These results suggest that the observed regions of lack of active star formation in the strong bar originate from the fast cloud–cloud collisions, which are inefficient in forming massive stars, due to the galactic-scale violent gas motion.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,214
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations13
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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