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Enregistrement W3098436012

In-n-out: The Gas Cycle From Dwarfs To Spiral Galaxies

2016· article· en· W3098436012 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUCL Discovery (University College London) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyHaloStellar massGalaxy formation and evolutionGalactic haloAccretion (finance)AstronomyRedshiftStar formationDark matter halo
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the scalings of galactic outflows with halo mass across a suite of 20 high-resolution cosmological zoom galaxy simulations covering halo masses in the range 10^9.5-10^12\\M. These simulations self-consistently generate outflows from the available supernova energy in a manner that successfully reproduces key galaxy observables, including the stellar mass–halo mass, Tully–Fisher, and mass–metallicity relations. We quantify the importance of ejective feedback to setting the stellar mass relative to the efficiency of gas accretion and star formation. Ejective feedback is increasingly important as galaxy mass decreases; we find an effective mass loading factor that scales as v-circ-2.2, with an amplitude and shape that are invariant with redshift. These scalings are consistent with analytic models for energy-driven wind, based solely on the halo potential. Recycling is common: about half of the outflow mass across all galaxy masses is later reaccreted. The recycling timescale is typically ~1 Gyr, virtually independent of halo mass. Recycled material is reaccreted farther out in the disk and with typically ~2–3 times more angular momentum. These results elucidate and quantify how the baryon cycle plausibly regulates star formation and alters the angular momentum distribution of disk material across the halo mass range where most cosmic star formation occurs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil1,000

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 savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations161
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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