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Enregistrement W4220888079 · doi:10.3847/1538-4357/ac3094

Testing the Momentum-driven Supernova Feedback Paradigm in M31

2022· article· en· W4220888079 sur OpenAlexaff
Sumit K. Sarbadhicary, Davidé Martizzi, E. Ramírez-Ruiz, Eric W. Koch, Katie Auchettl, Carles Badenes, Laura Chomiuk

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsSupernovaMomentum (technical analysis)GalaxyInterstellar mediumAngular momentumTurbulenceVelocity dispersionMolecular cloudStarsClassical mechanicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Momentum feedback from isolated supernova remnants (SNRs) have been increasingly recognized by modern cosmological simulations as a resolution-independent means to implement the effects of feedback in galaxies, such as turbulence and winds. However, the integrated momentum yield from SNRs is uncertain due to the effects of SN clustering and interstellar medium (ISM) inhomogeneities. In this paper, we use spatially resolved observations of the prominent 10 kpc star-forming ring of M31 to test models of mass-weighted ISM turbulence driven by momentum feedback from isolated, nonoverlapping SNRs. We use a detailed stellar age distribution (SAD) map from the Panchromatic Hubble Andromeda Treasury survey, observationally constrained SN delay-time distributions, and maps of the atomic and molecular hydrogen to estimate the mass-weighted velocity dispersion using the Martizzi et al. ISM turbulence model. Our estimates are within a factor of two of the observed mass-weighted velocity dispersion in most of the ring, but exceed observations at densities ≲0.2 cm−3 and SN rates >2.1 × 10−4 SN yr−1 kpc−2, even after accounting for plausible variations in SAD models and ISM scale height assumptions. We conclude that at high SN rates the momentum deposited is most likely suppressed by the nonlinear effects of SN clustering, while at low densities, SNRs reach pressure equilibrium before the cooling phase. These corrections should be introduced in models of momentum-driven feedback and ISM turbulence.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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