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Enregistrement W3199657629 · doi:10.1093/mnras/stac310

Bursty star formation during the Cosmic Dawn driven by delayed stellar feedback

2022· preprint· en· W3199657629 sur OpenAlexaff
Steven R. Furlanetto, Jordan Mirocha

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesGoddard Space Flight CenterSolar System Exploration Research Virtual InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar formationGalaxySupernovaReionizationCOSMIC cancer databaseRedshiftBurstinessHaloAstronomyLuminosityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT In recent years, several analytic models have demonstrated that simple assumptions about halo growth and feedback-regulated star formation can match the (limited) existing observational data on galaxies at $z \gtrsim6$. By extending such models, we demonstrate that imposing a time delay on stellar feedback (as inevitably occurs in the case of supernova explosions) induces burstiness in small galaxies. Although supernova progenitors have short lifetimes (∼5–30 Myr), the delay exceeds the dynamical time of galaxies at such high redshifts. As a result, star formation proceeds unimpeded by feedback for several cycles and ‘overshoots’ the expectations of feedback-regulated star formation models. We show that such overshoot is expected even in atomic cooling haloes, with halo masses up to ∼1010.5 M⊙ at z ≳ 6. However, these burst cycles damp out quickly in massive galaxies, because large haloes are more resistant to feedback so retain a continuous gas supply. Bursts in small galaxies – largely beyond the reach of existing observations – induce a scatter in the luminosity of these haloes (of ∼1 mag) and increase the time-averaged star formation efficiency by up to an order of magnitude. This kind of burstiness can have substantial effects on the earliest phases of star formation and reionization.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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