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Enregistrement W3207353215 · doi:10.1093/mnras/stab2938

Pre-supernova feedback mechanisms drive the destruction of molecular clouds in nearby star-foing disc galaxies

2022· article· en· W3207353215 sur OpenAlexafffund
Mélanie Chevance, J. M. Diederik Kruijssen, Mark R. Krumholz, Brent Groves, Ben Keller, Annie Hughes, Simon C. O. Glover, Jonathan D. Henshaw, Cinthya N. Herrera, Jaeyeon Kim, Adam K. Leroy, J. Pety, Alessandro Razza, Erik Rosolowsky, Eva Schinnerer, Andreas Schruba, Ashley T. Barnes, Frank Bigiel, Daniel A. Dale, Éric Emsellem, Christopher M. Faesi, Kathryn Grasha, Ralf S. Klessen, Kathryn Kreckel, Daizhong Liu, Steven N. Longmore, Sharon E. Meidt, Miguel Querejeta, Toshiki Saito, Jiayi Sun, A. Usero

Notice bibliographique

RevueUWA Profiles and Research Repository (UWA) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilInstituto Nacional del CáncerNational Institutes of Natural SciencesInstitut national des sciences de l'UniversAustralian Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCollege of Natural Resources and Sciences, Humboldt State UniversityNational Astronomical Observatory of JapanMinisterio de Ciencia e InnovaciónAlberta Livestock and Meat AgencyCalifornia Earthquake AuthorityEuropean School of OncologyDeutscher Akademischer AustauschdienstHorizon 2020 Framework ProgrammeMinistry of Science and TechnologyCentre National d’Etudes SpatialesNational Science FoundationU.S. Nuclear Regulatory CommissionAeroDynamic SolutionsDeutsche ForschungsgemeinschaftKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsStar formationAstrophysicsGalaxyMolecular cloudSupernovaAccretion (finance)StarsMilky WayDisc galaxyAstronomyInitial mass functionGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a major open question which physical processes stop gas accretion on to giant molecular clouds (GMCs) and limit the efficiency at which gas is converted into stars. While feedback from supernova explosions has been the popular feedback mechanism included in silations of galaxy foation and evolution, 'early' feedback mechanisms such as stellar winds, photoionization, and radiation pressure are expected to play an important role in dispersing the gas after the onset of star foation. These feedback processes typically take place on small scales (10-100 pc) and their effects have therefore been difficult to constrain in environments other than the Milky Way. We apply a novel statistical method to 1 arcsec resolution maps of CO and H α across a sample of nine nearby galaxies, to measure the time over which GMCs are dispersed by feedback from young, high-mass stars, as a function of the galactic environment. We find that GMCs are typically dispersed within 3 Myr on average after the emergence of unembedded high-mass stars, with variations within galaxies associated with morphological features rather than radial trends. Comparison with analytical predictions demonstrates that, independently of the environment, early feedback mechanisms (particularly photoionization and stellar winds) play a crucial role in dispersing GMCs and limiting their star foation efficiency in nearby galaxies. Finally, we show that the efficiency at which the energy injected by these early feedback mechanisms couples with the parent GMC is relatively low (a few tens of per cent), such that the vast majority of momentum and energy emitted by the young stellar populations escapes the parent GMC.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations123
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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