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Enregistrement W4402543621 · doi:10.1093/mnras/stae2132

Regulating star formation in a magnetized disc galaxy

2024· article· en· W4402543621 sur OpenAlexafffund
Hector Robinson, James Wadsley

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute Canada
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAstronomyGalaxyStar (game theory)Star formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use high-resolution magnetohydrodynamic simulations of isolated disc galaxies to investigate the co-evolution of magnetic fields with a self-regulated, star-forming interstellar medium (ISM). The simulations are conducted using the ramses adaptive mesh refinement code on the standard agora initial condition, with gas cooling, star formation, and feedback. We run galaxies with a variety of initial magnetic field strengths. The fields evolve and achieve approximate saturation within 500 Myr, but at different levels. The galaxies reach a quasi-steady state, with slowly declining star formation due to both gas consumption and increase in the field strength at intermediate ISM densities. We connect this behaviour to differences in the gas properties and overall structure of the galaxies. Stronger magnetic fields limit supernova bubble sizes. Different cases support the ISM using varying combinations of magnetic pressure, turbulence, and thermal energy. Initially, $\gtrsim\!\! 1\ \mu \mathrm{ G}$ magnetic fields evolve modestly and dominate support at all radii. Conversely, initially weaker fields grow through feedback and turbulence but never dominate the support. This is reflected in the stability of the gas disc. This interplay determines the overall distribution of star formation in each case. We conclude that an initially weak field can grow to produce a realistic model of a local disc galaxy, but starting with typically assumed field strengths ($\gtrsim\!\! 1\ \mu \mathrm{ G}$) will not.

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)0,002
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations9
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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