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Enregistrement W4405618420 · doi:10.3847/1538-4357/ad909f

The Star Clusters as Links between Galaxy Evolution and Star Formation Project. I. Numerical Method

2024· article· en· W4405618420 sur OpenAlexfundno aff
Marta Reina-Campos, Oleg Y. Gnedin, Alison Sills, Hui Li

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaNational Aeronautics and Space AdministrationSpace Telescope Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsIntergalactic starStar clusterStar formationAstrophysicsStar (game theory)AstronomyGalaxy formation and evolutionProtogalaxyGalaxyGalaxy clusterGalaxy merger

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stellar clusters are critical constituents within galaxies: They are the result of highest-density star formation, and through their spatially and temporally correlated feedback, they regulate their host galaxy evolution. We present a novel numerical method to model star clusters as individual units of star formation using sink particles. In our method, star clusters grow via gas accretion and via merging with less massive clusters. We describe the implementation in the radiation hydrodynamics code GIZMO and run a large grid of marginally bound, turbulent clouds of 107 M ⊙ to explore the effect of modeling ingredients on the evolution of the clouds and the star clusters. We find both gas accretion and mergers to be critical processes to form star clusters of masses up to ∼105–106 M ⊙, while ionizing radiation is the main feedback mechanism regulating the growth of star clusters. The majority of our star clusters assemble their mass in 0.3–2.6 Myr, and the most massive ones take ∼10 Myr. By removing high-density gas by accretion, our sink-based cluster formation prescription allows the newly formed star clusters to inject their stellar feedback in less dense environments. This makes feedback more efficient at ionizing and disrupting the cloud than if we were to use a standard star formation approach, indicating that our numerical method is the missing critical step to model the interplay between star clusters and their host galaxies.

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)0,003
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,259 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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