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Enregistrement W4313268904 · doi:10.1093/mnras/stac3745

Using molecular gas observations to guide initial conditions for star cluster simulations

2022· article· en· W4313268904 sur OpenAlexafffund
Alison Sills, Steven Rieder, Anne S. M. Buckner, A. Hacar, Simon Portegies Zwart, P. S. Teixeira

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesH2020 European Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean Commission
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStarsCluster (spacecraft)NebulaSkyStar clusterStar formationOrion NebulaMolecular cloudStar (game theory)Gas phaseAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The earliest evolution of star clusters involves a phase of co-existence of both newly formed stars, and the gas from which they are forming. Observations of the gas in such regions provide a wealth of data that can inform the simulations which are needed to follow the evolution of such objects forward in time. We present a method for transforming the observed gas properties into initial conditions for simulations that include gas, stars, and ongoing star formation. We demonstrate our technique using the Orion Nebula Cluster. Since the observations cannot provide all the necessary information for our simulations, we make choices for the missing data and assess the impact of those choices. We find that the results are insensitive to the adopted choices of the gas velocity in the plane of the sky. The properties of the surrounding gas cloud (e.g. overall density and size), however, have an effect on the star formation rate and pace of assembly of the resultant star cluster. We also analyse the stellar properties of the cluster and find that the stars become more tightly clustered and in a stronger radial distribution even as new stars form in the filament.

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)0,003
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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