On the Scarcity of Dense Cores (n > 10<sup>5</sup> cm<sup>−3</sup>) in High-latitude Planck Galactic Cold Clumps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High-latitude (∣b∣ > 30°) molecular clouds have virial parameters that exceed 1, but whether these clouds can form stars has not been studied systematically. Using JCMT SCUBA-2 archival data, we surveyed 70 fields that target high-latitude Planck Galactic cold clumps (HLPCs) to find dense cores with density of 105–106 cm−3 and size of <0.1 pc. The sample benefits from both the representativeness of the parent sample and its coverage of the densest clumps at the high column density end (>1 × 1021 cm−2). At an average rms of 15 mJy beam−1, we detected Galactic dense cores in only one field, G6.04+36.77 (L183) while also identifying 12 extragalactic objects and two young stellar objects. Compared to the low-latitude clumps, dense cores are scarce in HLPCs. With synthetic observations, the densities of cores are constrained to be n c ≲ 105 cm−3 should they exist in HLPCs. Low-latitude clumps, Taurus clumps, and HLPCs form a sequence where a higher virial parameter corresponds to a lower dense-core detection rate. If HLPCs were affected by the Local Bubble, the scarcity should favor turbulence-inhibited rather than supernova-driven star formation. Studies of the formation mechanism of the L183 molecular cloud are warranted.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».