Transition from coherent cores to surrounding cloud in L1688
Notice bibliographique
Résumé
Context. Stars form in cold dense cores showing subsonic velocity dispersions. The parental molecular clouds display higher temperatures and supersonic velocity dispersions. The transition from core to cloud has been observed in velocity dispersion, but temperature and abundance variations are unknown. Aims. We aim to measure the temperature and velocity dispersion across cores and ambient cloud in a single tracer to study the transition between the two regions. Methods. We use NH3 (1,1) and (2,2) maps in L1688 from the Green Bank Ammonia Survey, smoothed to 1′, and determine the physical properties by fitting the spectra. We identify the coherent cores and study the changes in temperature and velocity dispersion from the cores to the surrounding cloud. Results. We obtain a kinetic temperature map extending beyond dense cores and tracing the cloud, improving from previous maps tracing mostly the cores. The cloud is 4–6 K warmer than the cores, and shows a larger velocity dispersion (Δσv = 0.15–0.25 km s−1). Comparing to Herschel-based dust temperatures, we find that cores show kinetic temperatures that are ≈1.8 K lower than the dust temperature, while the gas temperature is higher than the dust temperature in the cloud. We find an average p-NH3 fractional abundance (with respect to H2) of (4.2 ± 0.2) × 10−9 towards the coherent cores, and (1.4 ± 0.1) × 10−9 outside the core boundaries. Using stacked spectra, we detect two components, one narrow and one broad, towards cores and their neighbourhoods. We find the turbulence in the narrow component to be correlated with the size of the structure (Pearson-r = 0.54). With these unresolved regional measurements, we obtain a turbulence–size relation of σv,NT ∝ r0.5, which is similar to previous findings using multiple tracers. Conclusions. We discover that the subsonic component extends up to 0.15 pc beyond the typical coherent boundaries, unveiling larger extents of the coherent cores and showing gradual transition to coherence over ~0.2 pc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».