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Enregistrement W3105352455 · doi:10.15781/t2782r

Fragmentation And Evolution Of Molecular Clouds. III. The Effect Of Dust And Gas Energetics

2016· article· en· W3105352455 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversité LavalCentre for Research in Astrophysics of Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragmentation (computing)EnergeticsMolecular cloudAstrobiologyAstrophysicsEnvironmental sciencePhysicsBiologyEcologyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dust and gas energetics are incorporated into a cluster-scale simulation of star formation in order to study the effect of heating and cooling on the star formation process. We build on our previous work by calculating separately the dust and gas temperatures. The dust temperature is set by radiative equilibrium between heating by embedded stars and radiation from dust. The gas temperature is determined using an energy-rate balance algorithm which includes molecular cooling, dust-gas collisional energy transfer, and cosmic-ray ionization. The fragmentation proceeds roughly similarly to simulations in which the gas temperature is set to the dust temperature, but there are differences. The structure of regions around sink particles has properties similar to those of Class 0 objects, but the infall speeds and mass accretion rates are, on average, higher than those seen for regions forming only low-mass stars. The gas and dust temperature have complex distributions not well modeled by approximations that ignore the detailed thermal physics. There is no simple relationship between density and kinetic temperature. In particular, high-density regions have a large range of temperatures, determined by their location relative to heating sources. The total luminosity underestimates the star formation rate at these early stages, before ionizing sources are included, by an order of magnitude. As predicted in our previous work, a larger number of intermediate-mass objects form when improved thermal physics is included, but the resulting initial mass function (IMF) still has too few low-mass stars. However, if we consider recent evidence on core-to-star efficiencies, the match to the IMF is improved.

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)0,000
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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations3
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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