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Enregistrement W3034450130 · doi:10.1093/mnras/staa1619

Swirls of FIRE: spatially resolved gas velocity dispersions and star formation rates in FIRE-2 disc environments

2020· article· en· W3034450130 sur OpenAlexaff
M. Orr, Christopher C. Hayward, Anne M. Medling, Alexander B. Gurvich, Philip F. Hopkins, Norman Murray, J. L. Pineda, Claude‐André Faucher‐Giguère, Dušan Kereš, Andrew Wetzel, Kung-Yi Su

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHellman FoundationResearch Corporation for Science AdvancementSimons FoundationSpace Telescope Science InstituteAlfred P. Sloan FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationDavid and Lucile Packard FoundationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstronomyStar (game theory)AstrophysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We study the spatially resolved (sub-kpc) gas velocity dispersion (σ)–star formation rate (SFR) relation in the FIRE-2 (Feedback in Realistic Environments) cosmological simulations. We specifically focus on Milky Way-mass disc galaxies at late times (z ≈ 0). In agreement with observations, we find a relatively flat relationship, with σ ≈ 15–30 km s−1 in neutral gas across 3 dex in SFRs. We show that higher dense gas fractions (ratios of dense gas to neutral gas) and SFRs are correlated at constant σ. Similarly, lower gas fractions (ratios of gas to stellar mass) are correlated with higher σ at constant SFR. The limits of the σ–ΣSFR relation correspond to the onset of strong outflows. We see evidence of ‘on-off’ cycles of star formation in the simulations, corresponding to feedback injection time-scales of 10–100 Myr, where SFRs oscillate about equilibrium SFR predictions. Finally, SFRs and velocity dispersions in the simulations agree well with feedback-regulated and marginally stable gas disc (Toomre’s Q = 1) model predictions, and the simulation data effectively rule out models assuming that gas turns into stars at (low) constant efficiency (i.e. 1 per cent per free-fall time). And although the simulation data do not entirely exclude gas accretion/gravitationally powered turbulence as a driver of σ, it appears to be subdominant to stellar feedback in the simulated galaxy discs at z ≈ 0.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations53
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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