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Enregistrement W3105975015 · doi:10.1051/0004-6361/201526263

Galactic cold cores. VII. Filament formation and evolution: Methods and observational constraints

2016· preprint· en· W3105975015 sur OpenAlexaff
A. Rivera-Ingraham, I. Ristorcelli, M. Juvela, J. Montillaud, A. Men’shchikov, J. Malinen, V.-M. Pelkonen, A. P. Marston, P. G. Martin, L. Pagani, R. Paladini, D. Paradis, N. Ysard, D. Ward–Thompson, J.-P. Bernard, D. J. Marshall, L. Montier, L. V. Tóth

Notice bibliographique

RevueCaltechAUTHORS (California Institute of Technology) · 2016
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesMax-Planck-Institut für AstronomieScience and Technology Facilities CouncilCentre National d’Etudes SpatialesBundesministerium für Verkehr, Innovation und TechnologieKU LeuvenCentre National de la Recherche ScientifiqueHungarian Scientific Research FundNational Aeronautics and Space AdministrationCalifornia Institute of TechnologyImperial College LondonUK Space Agency
Mots-clésPhysicsProtein filamentAstrophysicsAstronomyObservational studyStellar evolutionGalactic nucleiGalaxyStarsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The association of filaments with protostellar objects has made these structures a priority target in star formation studies. However, little is known about the link between filament properties and their local environment. Aims. The datasets from the Herschel Galactic Cold cores key programme allow for a statistical study of filaments with a wide range of intrinsic and environmental characteristics. Characterisation of this sample can therefore be used to identify key physical parameters and quantify the role of the environment in the formation of supercritical filaments. These results are necessary to constrain theoretical models of filament formation and evolution.Methods. Filaments were extracted from fields at distance D < 500 pc with the getfilaments algorithm and characterised according to their column density profiles and intrinsic properties. Each profile was fitted with a beam-convolved Plummer-like function, and the filament structure was quantified based on the relative contributions from the filament "core", represented by a Gaussian, and "wing" component, dominated by the power-law behaviour of the Plummer-like function. These filament parameters were examined for populations associated with different background levels.Results. Filaments increase their core (M-line,M-core) and wing (M-line,M-wing) contributions while increasing their total linear mass density (M-line,M-tot). Both components appear to be linked to the local environment, with filaments in higher backgrounds having systematically more massive M-line,M-core and M-line,M-wing. This dependence on the environment supports an accretion-based model of filament evolution in the local neighbourhood (D <= 500 pc). Structures located in the highest backgrounds develop the highest central A(V), M-line,M-core, and M-line,M-wing as M-line,M-tot increases with time, favoured by the local availability of material and the enhanced gravitational potential. Our results indicate that filaments acquiring a significantly massive central region with M-line,M-core greater than or similar to M-crit/2 may become supercritical and form stars. This translates into a need for filaments to become at least moderately self-gravitating to undergo localised star formation or become star-forming filaments.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,275 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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