MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4224903332 · doi:10.48550/arxiv.2204.01765

Self-regulated AGN feedback of light jets in cool-core galaxy clusters

2022· preprint· en· W4224903332 sur OpenAlexaff
Kristian Ehlert, Rainer Weinberger, Christoph Pfrommer, Rüdiger Pakmor, Volker Springel

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsIntracluster mediumRadiative coolingAngular momentumJet (fluid)Accretion (finance)Star formationMagnetohydrodynamicsActive galactic nucleusMomentum (technical analysis)Density contrastGalaxy clusterGalaxyMechanicsPlasmaClassical mechanicsNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Heating from active galactic nuclei (AGN) is thought to stabilize cool-core clusters, limiting star formation and cooling flows. We employ radiative magneto-hydrodynamic (MHD) simulations to model light AGN jet feedback with different accretion modes (Bondi-Hoyle-Lyttleton and cold accretion) in an idealised Perseus-like cluster. Independent of the probed accretion model, accretion efficiency, jet density and resolution, the cluster self-regulates with central entropies and cooling times consistent with observed cool-core clusters in this non-cosmological setting. We find that increased jet efficiencies lead to more intermittent jet powers and enhanced star formation rates. Our fiducial low-density jets can easily be deflected by orbiting cold gaseous filaments, which redistributes angular momentum and leads to more extended cold gas distributions and isotropic bubble distributions. In comparison to our fiducial low momentum-density jets, high momentum-density jets heat less efficiently and enable the formation of a persistent cold-gas disc perpendicular to the jets that is centrally confined. Cavity luminosities measured from our simulations generally reflect the cooling luminosities of the intracluster medium (ICM) and correspond to averaged jet powers that are relatively insensitive to short periods of low-luminosity jet injection. Cold gas structures in our MHD simulations with low momentum-density jets generally show a variety of morphologies ranging from discy to very extended filamentary structures. In particular, magnetic fields are crucial to inhibit the formation of unrealistically massive cold gas discs by redistributing angular momentum between the hot and cold phases and by fostering the formation of elongated cold filaments that are supported by magnetic pressure.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,070

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,152 · 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

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)→Même sujetAstrophysics and Star Formation Studies→Travaux en français237 207→