MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4307733286 · doi:10.1051/0004-6361/202039610

Understanding star formation in molecular clouds

2022· article· en· W4307733286 sur OpenAlexafffund
N. Schneider, V. Ossenkopf, S. D. Clarke, Ralf S. Klessen, S. Kabanovic, Todor V. Veltchev, S. Bontemps, Sami Dib, T. Csengeri, Christoph Federrath, James Di Francesco, F. Motte, Ph. André, D. Arzoumanian, James R. Beattie, Lars Bonne, P. Didelon, D. Elia, V. Könyves, Alexei G. Kritsuk, B. Ladjelate, P. Myers, S. Pezzuto, Jean‐François Robitaille, A. L. Roy, Daniel Seifried, R. Simon, J. D. Soler, D. Ward–Thompson

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésPhysicsMolecular cloudAstrophysicsStar formationAstronomyStar (game theory)ProtostarStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Probability distribution functions of the total hydrogen column density (N-PDFs) are a valuable tool for distinguishing between the various processes (turbulence, gravity, radiative feedback, magnetic fields) governing the morphological and dynamical structure of the interstellar medium. We present N-PDFs of 29 Galactic regions obtained from Herschel imaging at high angular resolution (18″), covering diffuse and quiescent clouds, and those showing low-, intermediate-, and high-mass star formation (SF), and characterize the cloud structure using the ∆-variance tool. The N-PDFs show a large variety of morphologies. They are all double-log-normal at low column densities, and display one or two power law tails (PLTs) at higher column densities. For diffuse, quiescent, and low-mass SF clouds, we propose that the two log-normals arise from the atomic and molecular phase, respectively. For massive clouds, we suggest that the first log-normal is built up by turbulently mixed H2 and the second one by compressed (via stellar feedback) molecular gas. Nearly all clouds have two PLTs with slopes consistent with self-gravity, where the second one can be flatter or steeper than the first one. A flatter PLT could be caused by stellar feedback or other physical processes that slow down collapse and reduce the flow of mass toward higher densities. The steeper slope could arise if the magnetic field is oriented perpendicular to the LOS column density distribution. The first deviation point (DP), where the N-PDF turns from log-normal into a PLT, shows a clustering around values of a visual extinction of AV (DP1) ~ 2–5. The second DP, which defines the break between the two PLTs, varies strongly. In contrast, the width of the N-PDFs is the most stable parameter, with values of σ between ~0.5 and 0.6. Using the ∆-variance tool, we observe that the AV value, where the slope changes between the first and second PLT, increases with the characteristic size scale in the ∆-variance spectrum. We conclude that at low column densities, atomic and molecular gas is turbulently mixed, while at high column densities, the gas is fully molecular and dominated by self-gravity. The best fitting model N-PDFs of molecular clouds is thus one with log-normal low column density distributions, followed by one or two PLTs.

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)0,002
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
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations51
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAstronomy and AstrophysicsMême sujetAstrophysics and Star Formation StudiesTravaux en français237 207