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Enregistrement W4220726645 · doi:10.1051/0004-6361/202142832

Variations in the Σ<sub>SFR</sub> − Σ<sub>mol</sub> − Σ<sub>⋆</sub>plane across galactic environments in PHANGS galaxies

2022· article· en· W4220726645 sur OpenAlexafffund
Ismael Pessa, Eva Schinnerer, Adam K. Leroy, Eric W. Koch, Erik Rosolowsky, Thomas G. Williams, Hsi-An Pan, Andreas Schruba, A. Usero, Francesco Belfiore, Frank Bigiel, Guillermo A. Blanc, Mélanie Chevance, Daniel A. Dale, Éric Emsellem, Jindra Gensior, Simon C. O. Glover, Kathryn Grasha, Brent Groves, Ralf S. Klessen, Kathryn Kreckel, J. M. Diederik Kruijssen, Daizhong Liu, Sharon E. Meidt, J. Pety, Miguel Querejeta, Toshiki Saito, P. Sánchez–Blázquez, Elizabeth J. Watkins

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Astronomical Observatory of JapanMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentre National de la Recherche ScientifiqueAgence Nationale de la RechercheDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Regional Development FundEuropean CommissionCentre National d’Etudes SpatialesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAssociated UniversitiesAgencia Estatal de InvestigaciónNational Radio Astronomy ObservatoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian InstitutionKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalactic planeGalaxyStar formationScalingStarsSpiral galaxyStellar massLow MassGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims.There exists some consensus that the stellar mass surface density (Σ⋆) and molecular gas mass surface density (Σmol) are the main quantities responsible for locally setting the star formation rate. This regulation is inferred from locally resolved scaling relations between these two quantities and the star formation rate surface density (ΣSFR), which have been extensively studied in a wide variety of works. However, the universality of these relations is debated. Here, we probe the interplay between these three quantities across different galactic environments at a spatial resolution of 150 pc. Methods.We performed a hierarchical Bayesian linear regression to find the best set of parametersC⋆,Cmol, andCnormthat describe the star-forming plane conformed by Σ⋆, Σmol, and ΣSFR, such that logΣSFR = C⋆logΣ⋆ + CmollogΣmol + Cnorm. We also explored variations in the determined parameters across galactic environments, focusing our analysis on theC⋆andCmolslopes. Results.We find signs of variations in the posterior distributions ofC⋆andCmolacross different galactic environments. The dependence of ΣSFRon Σ⋆spans a wide range of slopes, with negative and positive values, while the dependence of ΣSFRon Σmolis always positive. Bars show the most negative value ofC⋆(−0.41), which is a sign of longer depletion times, while spiral arms show the highestC⋆among all environments (0.45). Variations inCmolalso exist, although they are more subtle than those found forC⋆. Conclusions.We conclude that systematic variations in the interplay of Σ⋆, Σmol, and ΣSFRacross different galactic environments exist at a spatial resolution of 150 pc, and we interpret these variations to be produced by an additional mechanism regulating the formation of stars that is not captured by either Σ⋆or Σmol. Studying environmental variations in single galaxies, we find that these variations correlate with changes in the star formation efficiency across environments, which could be linked to the dynamical state of the gas that prevents it from collapsing and forming stars, or to changes in the molecular gas fraction.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations32
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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