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Enregistrement W4415966311 · doi:10.48550/arxiv.2510.17768

Increased molecular gas velocity dispersion and star formation efficiency in barred galaxy centres

2025· preprint· W4415966311 sur OpenAlexfundno aff
Jennifer Laing, C. D. Wilson

Notice bibliographique

RevueArXiv.org · 2025
Typepreprint
Langue
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Astronomical Observatory of JapanKillam TrustsJet Propulsion LaboratoryCanada Council for the ArtsCanada Research ChairsCalifornia Institute of TechnologyKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationNational Radio Astronomy ObservatoryNational Science Foundation
Mots-clésVelocity dispersionGalaxyStar formationDispersion (optics)Barred spiral galaxyAngular velocity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Work by the Physics at High Angular resolution in Nearby GalaxieS (PHANGS) collaboration found higher molecular gas surface densities and velocity dispersions in the centres of barred galaxies compared to unbarred galaxies. We explore central molecular gas using published high resolution (150 pc) measurements of CO$(2-1)$ from the PHANGS-ALMA survey and a new velocity dispersion-dependent prescription for the CO-to-H$_{2}$ conversion factor $α_{\rm{CO}}$. Comparisons of the molecular gas surface density, velocity dispersion, star formation rate, and depletion time reveal that these quantities are different in the centres of barred and unbarred galaxies. Gas depletion times are found to be shorter in barred galaxy centres. Even when we control for the presence of an AGN, the velocity dispersion and depletion time are found to be statistically different between barred and unbarred galaxy centres. The higher velocity dispersion suggests extra non-circular motions, possibly due to the inflow of gas along the bar, that are not constant but must increase as the star formation rate increases.

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)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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