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Enregistrement W4388969986 · doi:10.3847/1538-4357/acf9ee

The Stability of Some Galaxy Disks is Still Perplexing

2023· article· en· W4388969986 sur OpenAlexafffund
J. A. Sellwood, R. G. Carlberg

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of TorontoHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsGalaxyAstrophysicsInstabilityBulgeRADIUSBar (unit)Galaxy formation and evolutionAstronomyMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The problem of how some disk galaxies avoid forming bars remains unsolved. Many galaxy models having reasonable properties continue to manifest vigorous instabilities that rapidly form strong bars and no widely accepted idea has yet been advanced to account for how some disk galaxies manage to avoid this instability. It is encouraging that not all galaxies formed in recent cosmological simulations possess bars, but the dynamical explanation for this result is unclear. The unstable mode that creates a bar is understood as a standing wave in a cavity that reflects off the disk center and the corotation radius, with amplification at corotation. Here we use simulations to address one further idea that may inhibit the feedback loop and therefore contribute to stability, which is to make the disk center dynamically hot and/or to taper away mass from the inner disk, which could be masked by a bulge. Unfortunately, we find that neither strategy makes much difference to the global stability of the disk in the models we have tried. While deep density cutouts do indeed prevent feedback through the center, they still reflect incoming waves and thereby provoke a slightly different instability that again leads to a strong bar.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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