Far-infrared Luminosity Bursts Trace Mass Accretion onto Protostars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Evidence abounds that young stellar objects undergo luminous bursts of intense accretion that are short compared to the time it takes to form a star. It remains unclear how much these events contribute to the main-sequence masses of the stars. We demonstrate the power of time-series far-infrared (far-IR) photometry to answer this question compared to similar observations at shorter and longer wavelengths. We start with model spectral energy distributions that have been fit to 86 Class 0 protostars in the Orion molecular clouds. The protostars sample a broad range of envelope densities, cavity geometries, and viewing angles. We then increase the luminosity of each model by factors of 10, 50, and 100 and assess how these luminosity increases manifest in the form of flux increases over wavelength ranges of interest. We find that the fractional change in the far-IR luminosity during a burst more closely traces the change in the accretion rate than photometric diagnostics at mid-infrared and submillimeter wavelengths. We also show that observations at far-IR and longer wavelengths reliably track accretion changes without confusion from large, variable circumstellar and interstellar extinction that plague studies at shorter wavelengths. We close by discussing the ability of a proposed far-IR surveyor for the 2030s to enable improvements in our understanding of the role of accretion bursts in mass assembly.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».