<tt>TODDLERS</tt>: a new UV–mm emission library for star-forming regions – I. Integration with <tt>SKIRT</tt> and public release
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present and publicly release a new star-forming regions emission library TODDLERS (Time evolution of Observables including Dust Diagnostics and Line Emission from Regions containing young Stars) for the publicly available radiative transfer code SKIRT. The library generation involves the spherical evolution of a homogeneous gas cloud around a young stellar cluster that accounts for stellar feedback processes including stellar winds, supernovae, and radiation pressure, as well as the gravitational forces on the gas. The semi-analytical evolution model is coupled with the photoionization code Cloudy to calculate time-dependent UV–mm spectral energy distributions (SEDs) from star-forming regions of varying metallicity, star-formation efficiency, birth-cloud density, and mass. The calculated SEDs include the stellar, nebular, and dust continuum emission along with a wide range of emission lines originating from H ii, photodissociation, and molecular gas regimes tabulated at high resolution. The SEDs incorporated in SKIRT are generated by calculating a stellar-mass normalized luminosity, which assumes that each emission source is composed of a power-law population of star-forming clouds. When compared to the previous treatment of star-forming regions in SKIRT, TODDLERS shows a better agreement with low-redshift observational data in the IR wavelength range while offering a more comprehensive line-emission support. This paves the way for a variety of applications using simulated galaxies at low and high redshift.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,031 |
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 ».