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Enregistrement W3105291393

The Formation of Star Clusters II: 3D Simulations of Magnetohydrodynamic Turbulence in Molecular Clouds

2005· article· en· W3105291393 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueCERN Document Server (European Organization for Nuclear Research) · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsMolecular cloudMagnetohydrodynamic turbulenceTurbulenceAstrophysicsStar formationMagnetohydrodynamic driveMagnetohydrodynamicsStar clusterAstronomyStarsPlasmaMechanics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a series of turbulence simulations that represent a cluster-forming clump within a molecular cloud, investigating the role of magnetic fields on the formation of potential star-forming cores. We present an exhaustive analysis of numerical data from these simulations that includes the distributions of core masses, radii, mean density, angular momenta, spins and magnetizations. The simulations range between 5-30 Jeans masses of gas, and are representative of molecular cloud clumps with masses between 100-1000 M_sun. The field strengths in the bound cores that form tend to have the same ratio of gas pressure to magnetic pressure, beta, as the mean beta of the simulation. Thus, in order to explain the large magnetizations seen in Zeeman measurements of molecular cloud cores, a significant number of initial Jeans masses is needed in order to ensure that the simulations are sufficiently supercritical. Clouds that are only slightly supercritical will instead collapse along the field lines into sheets, and the cores that form as these sheets fragment have a different distribution of masses than what is observed. The spin rates of these cores (wherein 20-40% of cores have Omega t_ff >= 0.2) suggests that subsequent fragmentation into multiple systems is likely. The sizes of the bound cores that are produced are typically 0.02-0.2 pc and have densities in the range 10^4-10^5 cm^{-3} in agreement with observational surveys.

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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,104

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations43
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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