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Enregistrement W4411715695 · doi:10.1093/mnras/staf911

Stellar populations in STARFORGE II: comparison with observations

2025· article· en· W4411715695 sur OpenAlexaff
Juan P. Farias, Stella S. R. Offner, Ronan Kerr, Michael Y Grudić

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDepartment of Mechanical Engineering, University of Texas at AustinNuclear Safety and Security CommissionUniversity of Texas at AustinNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Recent studies suggest that most star-forming regions in our Galaxy form stellar associations rather than bound clusters. We analyse models from the STAR FORmation in Gaseous Environments (STARFORGE) simulation suite, a set of magnetohydrodynamical simulations that include all key stellar feedback and radiative processes following star formation through cloud dispersal. We create synthetic observations by introducing observational biases such as random spurious measurements, unresolved binaries, and photometric sensitivity. These biases affect the measurement of the group mass, size, and velocity dispersion, introducing uncertainties of up to 100 per cent, with accuracy improving as the number of system members increases. Furthermore, models favouring the formation of groups around massive stars were the most affected by observational biases, as massive stars contribute a larger fraction of the group mass and are often missing from astrometric surveys like Gaia. We compare the simulations to the Cepheus Far North (CFN) region, and show that CFN groups may have formed in a low-density environment similar to those modelled in STARFORGE but with massive stars not located preferentially in groups. We also question the effectiveness of the kinematic traceback method, showing that it is accurate within 20 per cent only for certain associations with actual virial parameters above 2. However, observational biases can artificially raise the virial parameter by up to a factor 10, making it difficult to evaluate the reliability of the traceback age. Additionally, since stars continue to form during the dispersal of the parent cloud, we find no relation between the stellar-dynamical age difference and the length of the embedded phase.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,219 · 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'admission1
Résumé présentoui

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