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Enregistrement W4410311698 · doi:10.3847/1538-4357/adbcab

Cloud-scale Gas Properties, Depletion Times, and Star Formation Efficiency per Freefall Time in PHANGS–ALMA

2025· article· en· W4410311698 sur OpenAlexaff
Adam K. Leroy, Jiayi Sun, Sharon E. Meidt, Oscar Agertz, I-Da Chiang, Jindra Gensior, Simon C. O. Glover, Oleg Y. Gnedin, Annie Hughes, Eva Schinnerer, Ashley T. Barnes, Frank Bigiel, Alberto D. Bolatto, Dario Colombo, Jakob S. den Brok, Mélanie Chevance, Ryan Chown, Cosima Eibensteiner, Damian R. Gleis, Kathryn Grasha, Jonathan D. Henshaw, Ralf S. Klessen, Eric W. Koch, Elias K. Oakes, Hsi-An Pan, Miguel Querejeta, Erik Rosolowsky, Toshiki Saito, Karin Sandström, Sumit K. Sarbadhicary, Yu-Hsuan Teng, A. Usero, Dyas Utomo, Thomas G. Williams

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Radio Astronomy Observatory
Mots-clésPhysicsAstrophysicsCloud computingScale (ratio)Star formationAstronomyStar (game theory)Molecular cloudStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We compare measurements of star formation efficiency to cloud-scale gas properties across the PHANGS– ALMA sample. Dividing 67 galaxies into 1.5 kpc scale regions, we calculate the molecular gas depletion time τ dep mol = Σ mol / Σ SFR and the star formation efficiency per freefall time ϵ ff mol = τ ff / τ dep mol for each region. Then we test how τ dep mol and ϵ ff mol vary as functions of the regional mass-weighted mean molecular gas properties on cloud scales (60–150 pc): gas surface density, 〈 Σ mol cloud 〉 , velocity dispersion, 〈 σ mol cloud 〉 , virial parameter, 〈 α vir cloud 〉 , and gravitational freefall time, 〈 τ ff cloud 〉 . 〈 τ ff

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)0,001
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations15
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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