Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The formation of star clusters involves the growth of smaller, gas-rich subclusters through accretion of gas from the giant molecular cloud (GMC) within which the subclusters are embedded. The two main accretion mechanisms responsible for this are accretion of gas from dense filaments and from the ambient background of the cloud. We perform simulations of both of these accretion processes onto gas-rich star clusters using coupled smoothed particle hydrodynamics to model the gas and N-body dynamics to model the stars. We find that, for both accretion processes, the accreting star cluster loses some of its original mass while gaining mass from either the ambient background or the dense filament. The amount of mass lost from both of these processes is small compared to the total mass of the cluster. However, in the case of accretion from a background medium, the net effect can be a decrease in the total mass of the cluster if it is travelling fast enough through the ambient medium (>4 km s−1). We find that the amount of mass lost from the cluster through filamentary accretion is independent of the density, width, or number of filaments funnelling gas into the cluster and is always such that the mass of the cluster is constantly increasing with time. We compare our results to idealized prescriptions used to model star cluster formation in larger scale GMC simulations and find that such prescriptions act as an upper limit when describing the mass of the star cluster they represent.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».