Identification of a Turnover in the Initial Mass Function of a Young Stellar Cluster Down to 0.5 <i>M</i> <sub>J</sub>
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A successful theory of star formation should predict the number of objects as a function of their mass produced through star-forming events. Previous studies in star-forming regions and the solar neighborhood have identified a mass function increasing from the hydrogen-burning limit down to about 10 M J. Theory predicts a limit to the fragmentation process, providing a natural turnover in the mass function down to the opacity limit of turbulent fragmentation, thought to be near 1–10 M J. Programs to date have not been sensitive enough to probe the hypothesized opacity limit of fragmentation. We present the first identification of a turnover in the initial mass function below 12 M J within NGC 2024, a young star-forming region. With JWST/NIRCam deep exposures across 0.7–5 μm, we identified several free-floating objects down to roughly 3 M J with sensitivity to 0.5 M J. We present evidence for a double power-law model increasing from about 60 M J to roughly 12 M J, consistent with previous studies, followed by a decrease down to 0.5 M J. Our results support the predictions of star and brown dwarf formation theory, identifying the theoretical turnover in the mass function and suggesting the fundamental limit of turbulent fragmentation to be near 3 M J.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».