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Enregistrement W4392222096 · doi:10.1051/0004-6361/202347997

Probing the physics of star formation (ProPStar)

2024· preprint· en· W4392222096 sur OpenAlexfundno aff
J. E. Pineda, O. Sipilä, Dominique Segura-Cox, M. T. Valdivia-Mena, R. Neri, Michael Küffmeier, A. V. Ivlev, Stella S. R. Offner, María José Maureira, P. Caselli, S. Spezzano, N. Cunningham, A. Schmiedeke, Mike Chen

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMax-Planck-GesellschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité Paris-SaclayEuropean CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationAgence Nationale de la RechercheSmithsonian InstitutionNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsIonizationAstrophysicsCosmic rayElectronStar formationStar (game theory)AstronomyCOSMIC cancer databaseStarsNuclear physicsIonQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context . Electron fraction and cosmic-ray ionization rates in star-forming regions are important quantities in astrochemical modeling and are critical to the degree of coupling between neutrals, ions, and electrons, which regulates the dynamics of the magnetic field. However, these are difficult quantities to estimate. Aims . We aim to derive the electron fraction and cosmic-ray ionization rate maps of an active star-forming region. Methods . We combined observations of the nearby NGC 1333 star-forming region carried out with the NOEMA interferometer and IRAM 30 m single dish to generate high spatial dynamic range maps of different molecular transitions. We used the DCO + and H 13 CO + ratio (in addition to complementary data) to estimate the electron fraction and produce cosmic-ray ionization rate maps. Results . We derived the first large-area electron fraction and cosmic-ray ionization rate resolved maps in a star-forming region, with typical values of 10 −65 and 10 −16.5 s −1 , respectively. The maps present clear evidence of enhanced values around embedded young stellar objects (YSOs). This provides strong evidence for locally accelerated cosmic rays. We also found a strong enhancement toward the northwest region in the map that might be related either to an interaction with a bubble or to locally generated cosmic rays by YSOs. We used the typical electron fraction and derived a magnetohydrodynamic (MHD) turbulence dissipation scale of 0.054 pc, which could be tested with future observations. Conclusions . We found a higher cosmic-ray ionization rate compared to the canonical value for N (H 2 ) = 10 21 −10 23 cm −2 of 10 −17 s −1 in the region, and it is likely generated by the accreting YSOs. The high value of the electron fraction suggests that new disks will form from gas in the ideal-MHD limit. This indicates that local enhancements of ζ (H 2 ), due to YSOs, should be taken into account in the analysis of clustered star formation.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
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

Citations25
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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