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Enregistrement W3119390322 · doi:10.3847/1538-4357/abd5b9

Systematic Difference between Ionized and Molecular Gas Velocity Dispersions in z ∼ 1–2 Disks and Local Analogs

2021· article· en· W3119390322 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVelocity dispersionStar formationGalaxyIonizationRedshiftPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We compare the molecular and ionized gas velocity dispersions of nine nearby turbulent disks, analogs to high-redshift galaxies, from the DYNAMO sample using new Atacama Large Millimeter/submillimeter Array and GMOS/Gemini observations. We combine our sample with 12 galaxies at z ∼ 0.5–2.5 from the literature. We find that the resolved velocity dispersion is systematically lower by a factor 2.45 ± 0.38 for the molecular gas compared to the ionized gas, after correcting for thermal broadening. This offset is constant within the galaxy disks and indicates the coexistence of a thin molecular gas disk and a thick ionized one. This result has a direct impact on the Toomre Q and pressure derived in galaxies. We obtain pressures ∼0.22 dex lower on average when using the molecular gas velocity dispersion, σ 0,mol . We find that σ 0,mol increases with gas fraction and star formation rate. We also obtain an increase with redshift and show that the EAGLE and FIRE simulations overall overestimate σ 0,mol at high redshift. Our results suggest that efforts to compare the kinematics of gas using ionized gas as a proxy for the total gas may overestimate the velocity dispersion by a significant amount in galaxies at the peak of cosmic star formation. When using the molecular gas as a tracer, our sample is not consistent with predictions from star formation models with constant efficiency, even when including transport as a source of turbulence. Feedback models with variable star formation efficiency, ϵ ff , and/or feedback efficiency, p * / m * , better predict our observations.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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
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

Citations59
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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