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Enregistrement W3098641651

A MAGNETIC RIBBON MODEL for STAR-FORMING FILAMENTS

2016· article· en· W3098641651 sur OpenAlexaff
Sayantan Auddy, Shantanu Basu, Takahiro Kudoh

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetic fieldAmbipolar diffusionRibbonMolecular cloudPhysicsTurbulenceMagnetohydrodynamicsStar formationMagnetic pressureCondensed matter physicsAstrophysicsMechanicsGeometryPlasmaMagnetizationStarsMathematics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We develop a magnetic ribbon model for molecular cloud filaments. These result from turbulent compression in a molecular cloud in which the background magnetic field sets a preferred direction. We argue that this is a natural model for filaments and is based on the interplay between turbulence, strong magnetic fields, and gravitationally driven ambipolar diffusion, rather than pure gravity and thermal pressure. An analytic model for the formation of magnetic ribbons that is based on numerical simulations is used to derive a lateral width of a magnetic ribbon. This differs from the thickness along the magnetic field direction, which is essentially the Jeans scale. We use our model to calculate a synthetic observed relation between apparent width in projection versus observed column density. The relationship is relatively flat, similar to observations, and unlike the simple expectation based on a Jeans length argument.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,873

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 savante0,0000,001
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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,224 · 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'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

Citations25
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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