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Enregistrement W4403713759 · doi:10.1093/mnras/stae2414

Hidden cooling flows − IV. More details on Centaurus and the efficiency of AGN feedback in clusters

2024· article· en· W4403713759 sur OpenAlexaff
A. C. Fabian, G. J. Ferland, J. S. Sanders, H. R. Russell, B. R. McNamara, C. Pinto, Julie Hlavacek-Larrondo, S A Walker, L. R. Ivey, M. McDonald

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsCooling flowAstrophysicsGalaxyActive galactic nucleusCluster (spacecraft)Galaxy cluster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Cooling flows are common in galaxy clusters which have cool cores. The soft X-ray emission below 1 keV from the flows is mostly absorbed by cold dusty gas within the central cooling sites. Further evidence for this process is presented here through a more detailed analysis of the nearby Centaurus cluster and some additional clusters. Predictions of JWST near and mid-infrared spectra from cooling gas are presented. [Ne vi] emission at $7.65\,\mu$m should be an important diagnostic of gas cooling between 6 and $1.5\times 10^5{\rm \, K}$. The emerging overall picture of hidden cooling flows is explored. The efficiency of active galactic nucleus feedback in reducing the total cooling rate in cool cores is shown to be above 50 per cent for many clusters but is rarely above 90 per cent. The reduction is mostly in outer gas. Cooling dominates in elliptical galaxies and galaxy groups that have mass flow rates below about $15{{\rm \, {\rm M}_{\odot }}{\rm \, yr}^{-1}\, }$ and in some massive clusters where rates can exceed $1000{{\rm \, {\rm M}_{\odot }}{\rm \, yr}^{-1}\, }.$

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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