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Enregistrement W4385664096 · doi:10.3847/1538-4357/ace4be

Subhalo Spreading of Thin Tidal Star Streams

2023· article· en· W4385664096 sur OpenAlexaff
R. G. Carlberg, Hayley Agler

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsMcMaster UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsVelocity dispersionGlobular clusterSTREAMSMilky WayStarsAstronomyDark matterGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dark matter subhalos that pass a thin tidal star stream change the velocities of the stars near the point of closest encounter. Subsequent orbital evolution increases the stream width and spreads the changes along the stream. We measure the average widths and velocity dispersions of stream populations in three Milky Way–like cold dark matter cosmology simulations containing star particle globular clusters and galactic disks of 0, 1, and 2 times a baseline model. Power-law fits to the velocity dispersion with stream longitude, ϕ, for the overlaid streams in the 10–60 kpc range find σ ≃ 5–15 ϕ 0.2–0.5 km s−1, with the coefficients depending on the subhalo numbers, as well as the stream measurement details. The velocity distributions summed along the entire length of the streams do not require the progenitor location. They also rise with subhalo number and are significantly non-Gaussian, with the ratios of the 6σ to the 3σ clipped velocity dispersions being ∼1.5 ± 0.3 and ∼2.5 ± 1 for measurements within 1° and 5° of the streams, respectively. Streams longer than 50° have an average radial velocity dispersion of 2.1 km s−1 with a disk and 4.2 km s−1 without a disk. However, a few similar thin, low-velocity dispersion streams are present in all three simulations. Statistically reliable conclusions require velocity data extending several degrees from the stream centerline for a set of streams.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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