Massive star formation via high accretion rates and early disk-driven outflows
Notice bibliographique
Résumé
We present an investigation of massive star formation that results from the gravitational collapse of massive, magnetized molecular cloud cores. We investigate this by means of highly resolved, numerical simulations of initial magnetized Bonnor-Ebert-Spheres that undergo collapse and cooling. By comparing three different cases - an isothermal collapse, a collapse with radiative cooling, and a magnetized collapse - we show that massive stars assemble quickly with mass accretion rates exceeding 10^-3 Msol/yr. We confirm that the mass accretion during the collapsing phase is much more efficient than predicted by selfsimilar collapse solutions, i.e. dM/dt ~ c^3/G. We find that during protostellar assembly the mass accretion reaches 20 - 100 c^3/G. Furthermore, we determined the self-consistent structure of bipolar outflows that are produced in our three dimensional magnetized collapse simulations. These outflows produce cavities out of which radiation pressure can be released, thereby reducing the limitations on the final mass of massive stars formed by gravitational collapse. Moreover, we argue that the extraction of angular momentum by disk-threaded magnetic fields and/or by the appearance of bars with spiral arms significantly enhance the mass accretion rate, thereby helping the massive protostar to assemble more quickly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».