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Enregistrement W4402703989 · doi:10.48550/arxiv.2408.14592

Massive star cluster formation III. Early mass segregation during cluster assembly

2024· preprint· en· W4402703989 sur OpenAlexfundno aff
Brooke Polak, Mordecai‐Mark Mac Low, Ralf S. Klessen, Simon Portegies Zwart, Eric P. Andersson, Sabrina M. Appel, Claude Cournoyer Cloutier, Simon C. O. Glover, Stephen L. W. McMillan

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Advanced CyberinfrastructureNational Supercomputing Center, Korea Institute of Science and Technology InformationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversität HeidelbergInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringNuclear Safety and Security CommissionInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologyDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésCluster (spacecraft)Star (game theory)Mass segregationPhysicsAstrophysicsStar clusterComputer scienceStarsOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass segregation is seen in many star clusters, but whether massive stars form in the center of a cluster or migrate there dynamically is still debated. N-body simulations have shown that early dynamical mass segregation is possible when sub-clusters merge to form a dense core with a small crossing time. However, the effect of gas dynamics on both the formation and dynamics of the stars could inhibit the formation of the dense core. We aim to study the dynamical mass segregation of star cluster models that include gas dynamics and self-consistently form stars from the dense substructure in the gas. Our models use the Torch framework, which is based on AMUSE and includes stellar and magnetized gas dynamics, as well as stellar evolution and feedback from radiation, stellar winds, and supernovae. Our models consist of three star clusters forming from initial turbulent spherical clouds of mass $10^{4,5,6}\rm~M_\odot$ and radius $11.7\rm~pc$ that have final stellar masses of $3.6\times10^3\rm~M_\odot$, $6.5\times10^4\rm~M_\odot$, and $8.9\times10^5\rm~M_\odot$, respectively. There is no primordial mass segregation in the model by construction. All three clusters become dynamically mass segregated at early times via collapse confirming that this mechanism occurs within sub-clusters forming directly out of the dense substructure in the gas. The dynamics of the embedded gas and stellar feedback do not inhibit the collapse of the cluster. We find that each model cluster becomes mass segregated within $2~$Myr of the onset of star formation, reaching the levels observed in young clusters in the Milky Way. However, we note that the exact values are highly time-variable during these early phases of evolution. Massive stars that segregate to the center during core collapse are likely to be dynamically ejected, a process that can decrease the overall level of mass segregation again.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,170 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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