Intensity-corrected Herschel Observations of Nearby Isolated Low-mass Clouds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We present intensity-corrected Herschel maps at 100, 160, 250, 350, and 500 μm for 56 isolated low-mass clouds. We determine the zero-point corrections for Herschel Photodetector Array Camera and Spectrometer (PACS) and Spectral Photometric Imaging Receiver (SPIRE) maps from the Herschel Science Archive (HSA) using Planck data. Since these HSA maps are small, we cannot correct them using typical methods. Here we introduce a technique to measure the zero-point corrections for small Herschel maps. We use radial profiles to identify offsets between the observed HSA intensities and the expected intensities from Planck. Most clouds have reliable offset measurements with this technique. In addition, we find that roughly half of the clouds have underestimated HSA-SPIRE intensities in their outer envelopes relative to Planck, even though the HSA-SPIRE maps were previously zero-point corrected. Using our technique, we produce corrected Herschel intensity maps for all 56 clouds and determine their line-of-sight average dust temperatures and optical depths from modified blackbody fits. The clouds have typical temperatures of ̃14-20 K and optical depths of ̃10<SUP>-5</SUP>-10<SUP>-3</SUP>. Across the whole sample, we find an anticorrelation between temperature and optical depth. We also find lower temperatures than what was measured in previous Herschel studies, which subtracted out a background level from their intensity maps to circumvent the zero-point correction. Accurate Herschel observations of clouds are key to obtaining accurate density and temperature profiles. To make such future analyses possible, intensity-corrected maps for all 56 clouds are publicly available in the electronic version. Herschel is an ESA space observatory with science instruments provided by European- led Principal Investigator consortia and with important participation from NASA.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle