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Enregistrement W3090940825 · doi:10.1093/mnras/staa3479

Exploring the origin of low-metallicity stars in Milky-Way-like galaxies with the NIHAO-UHD simulations

2020· article· en· W3090940825 sur OpenAlexafffund
Federico Sestito, Tobias Buck, Else Starkenburg, Nicolas F. Martin, Julio F. Navarro, Kim A. Venn, Aura Obreja, P. Jablonka, Andrea V. Macciò

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesLeibniz-RechenzentrumErasmus+Gauss Centre for SupercomputingH2020 European Research CouncilCentre National de la Recherche ScientifiqueLeibniz-GemeinschaftAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversité de StrasbourgYork UniversityMax-Planck-Institut für AstronomieNew York University Abu Dhabi
Mots-clésPhysicsMilky WayAstrophysicsMetallicityGalaxyPopulationAccretion (finance)AstronomyThick diskGalaxy formation and evolutionStarsHalo

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The kinematics of the most metal-poor stars provide a window into the early formation and accretion history of the Milky Way (MW). Here, we use five high-resolution cosmological zoom-in simulations (∼ 5 × 106 star particles) of MW-like galaxies taken from the NIHAO-UHD project, to investigate the origin of low-metallicity stars ([Fe/H] ≤ −2.5). The simulations show a prominent population of low-metallicity stars confined to the disc plane, as recently discovered in the MW. The ubiquity of this finding suggests that the MW is not unique in this respect. Independently of the accretion history, we find that ≳90 per cent of the retrograde stars in this population are brought in during the initial build-up of the galaxies during the first few Gyr after the Big Bang. Our results therefore highlight the great potential of the retrograde population as a tracer of the early build-up of the MW. The prograde planar population, on the other hand, is accreted during the later assembly phase and samples the full galactic accretion history. In case of a quiet accretion history, this prograde population is mainly brought in during the first half of cosmic evolution (t ≲ 7 Gyr), while, in the case of an ongoing active accretion history, later mergers on prograde orbits are also able to contribute to this population. Finally, we note that the MW shows a rather large population of eccentric, very metal-poor planar stars. This is a feature not seen in most of our simulations, with the exception of one simulation with an exceptionally active early building phase.

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)0,002
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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