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Enregistrement W4389473681 · doi:10.1051/0004-6361/202348117

Density distributions, magnetic field structures, and fragmentation in high-mass star formation

2023· article· en· W4389473681 sur OpenAlexaff
H. Beuther, C. Gieser, J. D. Soler, Qizhou Zhang, Ramprasad Rao, D. Semenov, Th. Henning, Ralph E. Pudritz, T. Peters, Pamela Klaassen, M. T. Beltrán, Aina Palau, T. Möller, K. Johnston, H. Zinnecker, J. S. Urquhart, R. Kuiper, A. Ahmadi, Á. Sánchez-Monge, Siyi Feng, S. Leurini, S. E. Ragan

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesSistema Nacional de InvestigadoresAgencia Estatal de InvestigaciónSmithsonian Astrophysical ObservatoryAcademia SinicaDeutsche ForschungsgemeinschaftScience and Technology Facilities CouncilEuropean CommissionSmithsonian Institution
Mots-clésPhysicsAstrophysicsFragmentation (computing)Star formationMagnetic fieldAstronomyStar (game theory)Stars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The fragmentation of high-mass star-forming regions depends on a variety of physical parameters, including density, the magnetic field, and turbulent gas properties. Aims. We evaluate the importance of the density and magnetic field structures in relation to the fragmentation properties during high-mass star formation. Methods. Observing the large parsec-scale Stokes I millimeter dust continuum emission with the IRAM 30 m telescope and the intermediate-scale (<0.1 pc) polarized submillimeter dust emission with the Submillimeter Array toward a sample of 20 high-mass star-forming regions allows us to quantify the dependence of the fragmentation behavior of these regions on the density and magnetic field structures. Results. Based on the IRAM 30 m data, we infer density distributions n ∝ r−p of the regions with typical power-law slopes p around ~1.5. There is no obvious correlation between the power-law slopes of the density structures on larger clump scales (~1 pc) and the number of fragments on smaller core scales (<0.1 pc). Comparing the large-scale single-dish density profiles to those derived earlier from interferometric observations at smaller spatial scales, we find that the smaller-scale power-law slopes are steeper, typically around ~2.0. The flattening toward larger scales is consistent with the star-forming regions being embedded in larger cloud structures that do not decrease in density away from a particular core. The magnetic fields of several regions appear to be aligned with filamentary structures that lead toward the densest central cores. Furthermore, we find different polarization structures; some regions exhibit central polarization holes, whereas other regions show polarized emission also toward the central peak positions. Nevertheless, the polarized intensities are inversely related to the Stokes I intensities, following roughly a power-law slope of ∝ SI−0.62. We estimate magnetic field strengths between ~0.2 and ~4.5 mG, and we find no clear correlation between magnetic field strength and the fragmentation level of the regions. A comparison of the turbulent to magnetic energies shows that they are of roughly equal importance in this sample. The mass-to-flux ratios range between ~2 and ~7, consistent with collapsing star-forming regions. Conclusions. Finding no clear correlations between the present-day large-scale density structure, the magnetic field strength, and the smaller-scale fragmentation properties of the regions, indicates that the fragmentation of high-mass star-forming regions may not be affected strongly by the initial density profiles and magnetic field properties. However, considering the limited evolutionary range and spatial scales of the presented CORE analysis, future research directions should include density structure analysis of younger regions that better resemble the initial conditions, as well as connecting the observed intermediate-scale magnetic field structure with the larger-scale magnetic fields of the parental molecular clouds.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeObservationnel
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

Citations23
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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