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Enregistrement W4389499547 · doi:10.1093/mnras/stad3794

Modelling molecular clouds and CO excitation in AGN-host galaxies

2023· article· en· W4389499547 sur OpenAlexfundno aff
Federico Esposito, L. Vallini, F. Pozzi, V. Casasola, A. Alonso‐Herrero, S. García‐Burillo, Roberto Decarli, F. Calura, C. Vignali, Matilde Mingozzi, C. Gruppioni, D. Sengupta

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsMinisterio de Ciencia e InnovaciónMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGalaxyMolecular cloudActive galactic nucleusLuminosityLine (geometry)Star formationStarsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a new physically motivated model for estimating the molecular line emission in active galaxies. The model takes into account (i) the internal density structure of giant molecular clouds (GMCs), (ii) the heating associated with both stars and the active galactic nuclei (AGNs), respectively, producing photodissociation regions (PDRs) and X-ray-dominated regions (XDRs) within the GMCs, and (iii) the mass distribution of GMCs within the galaxy volume. The model needs, as input parameters, the radial profiles of molecular mass, far-UV flux and X-ray flux for a given galaxy, and it has two free parameters: the CO-to-H2 conversion factor αCO, and the X-ray attenuation column density NH. We test this model on a sample of 24 local (z ≤ 0.06) AGN-host galaxies, simulating their carbon monoxide spectral-line energy distribution (CO SLED). We compare the results with the available observations and calculate, for each galaxy, the best (αCO, NH) with a Markov chain Monte Carlo algorithm, finding values consistent with those present in the literature. We find a median αCO = 4.8 M⊙ (K km s−1 pc2)−1 for our sample. In all the modelled galaxies, we find the XDR component of the CO SLED to dominate the CO luminosity from Jupp ≥ 4. We conclude that, once a detailed distribution of molecular gas density is taken into account, PDR emission at mid-/high-J becomes negligible with respect to XDR.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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