Clusters, Clouds, and Correlations: Relating Young Clusters to Giant Molecular Clouds in M33 and M31
Notice bibliographique
Résumé
We use young clusters and giant molecular clouds (GMCs) in the galaxies M33 and M31 to constrain temporal and spatial scales in the star formation process. In M33, we compare the PHATTER catalogue of 1214 clusters with ages measured via colour-magnitude diagram (CMD) fitting to 444 GMCs identified from a new 35 pc resolution ALMA $^{12}$CO(2-1) survey. In M31, we compare the PHAT catalogue of 1249 clusters to 251 GMCs measured from a CARMA $^{12}$CO(1-0) survey with 20 pc resolution. Through two-point correlation analysis, we find that young clusters have a high probability of being near other young clusters, but correlation between GMCs is suppressed by the cloud identification algorithm. By comparing the positions, we find that younger clusters are closer to GMCs than older clusters. Through cross-correlation analysis of the M33 cluster data, we find that clusters are statistically associated when they are $\leq$10 Myr old. Utilizing the high precision ages of the clusters, we find that clusters older than $\approx 18$ Myr are uncorrelated with the molecular ISM. Using the spatial coincidence of the youngest clusters and GMCs in M33, we estimate that clusters spend $\approx$4-6 Myr inside their parent GMC. Through similar analysis, we find that the GMCs in M33 have a total lifetime of $\approx 11$-15 Myr. We also develop a drift model and show that the above correlations can be explained if the clusters in M33 have a 5-10 km s$^{-1}$ velocity dispersion relative to the molecular ISM.
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 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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».