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Enregistrement W4411616121 · doi:10.3847/1538-4357/add92c

Oort Cloud Formation and Evolution in Star Clusters

2025· article· en· W4411616121 sur OpenAlexafffund
Justine C. Obidowski, Jeremy J. Webb, Simon Portegies Zwart, Maxwell Xu Cai

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensYork UniversityCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésPhysicsMolecular cloudAstrophysicsStar clusterAstronomyStar formationProtostarCloud computingStellar evolutionStar (game theory)AstrobiologyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract It is unknown whether an Oort cloud reaches its maximum mass within its star’s birth cluster or millions of years later. Complicating the Oort cloud evolution process is the fact that comets can be stripped from orbit due to perturbations from passing stars. We explore how a star’s cluster escape time (t esc) and the time its Oort cloud reaches maximum mass (t max ) affect the Oort cloud’s ability to survive via N-body simulations. In a 14 M ⊙ pc–3 cluster, we identify 50 stars of 1 M ⊙ with a range of t esc to host Oort clouds, each with 1000 comets at t max . For each host, we consider Oort clouds that reach maximum mass 0, 50, and 250 Myr after the cluster’s formation. Each Oort cloud’s evolution is simulated in the cluster from t max to t esc. Only a fraction of comets tend to remain in orbit, with this amount depending on t max and t esc. We observe that 12%, 22%, and 32% of Oort clouds with a t max of 0, 50, and 250 Myr retain >50% of their comets at t esc, respectively. We find that the fraction of comets stripped has the relationship f = m log 10 t esc − t max Myr , where m = 0.32 ± 0.04, indicating that the longer the Oort cloud remains in the cluster, the more comets are stripped, with this fraction increasing logarithmically at approximately the same rate for each t max .

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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