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Enregistrement W3215613650 · doi:10.3847/1538-4357/ac20d2

Are massive dense clumps truly sub-virial? A new analysis using Gould Belt ammonia data

2021· article· en· W3215613650 sur OpenAlexaff
Ayushi Singh, Christopher D. Matzner, Rachel Friesen, P. G. Martin, J. E. Pineda, Erik Rosolowsky, F. O. Alves, A. Chacón-Tanarro, Hope How-Huan Chen, Michael Chun-Yuan Chen, Spandan Choudhury, James Di Francesco, Jared Keown, Helen Kirk, A. Punanova, Young Min Seo, Yancy L. Shirley, Adam Ginsburg, Stella S. R. Offner, Héctor G. Arce, P. Caselli, Alyssa Goodman, Philip C. Myers, E. Redaelli

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaQueen's UniversityUniversity of AlbertaCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinetic energyPhysicsVirial theoremAstrophysicsPlanckGravitational collapseGravitationGravitational energyVirial massPopulationMolecular cloudMean kinetic temperatureAstronomyStarsClassical mechanicsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dynamical studies of dense structures within molecular clouds often conclude that the most massive clumps contain too little kinetic energy for virial equilibrium, unless they are magnetized to an unexpected degree. This raises questions about how such a state might arise, and how it might persist long enough to represent the population of massive clumps. In an effort to re-examine the origins of this conclusion, we use ammonia line data from the Green Bank Ammonia Survey and Planck-calibrated dust emission data from Herschel to estimate the masses and kinetic and gravitational energies for dense clumps in the Gould Belt clouds. We show that several types of systematic error can enhance the appearance of low kinetic-to-gravitational energy ratios: insufficient removal of foreground and background material; ignoring the kinetic energy associated with velocity differences across a resolved cloud; and over-correcting for stratification when evaluating the gravitational energy. Using an analysis designed to avoid these errors, we find that the most massive Gould Belt clumps harbor virial motions, rather than sub-virial ones. As a byproduct, we present a catalog of masses, energies, and virial energy ratios for 85 Gould Belt clumps.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,113 · 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

Citations25
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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