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Enregistrement W3102189728

Massive star formation via high accretion rates and early disk-driven outflows

2006· article· en· W3102189728 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCERN Document Server (European Organization for Nuclear Research) · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsProtostarGravitational collapseAstrophysicsAccretion (finance)Star formationStarsAngular momentumMolecular cloudRadiative transferRadiative coolingRadiation pressureGravitationMagnetohydrodynamicsAstronomyMagnetic fieldClassical mechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,765

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations78
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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