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Enregistrement W4416301680 · doi:10.3847/1538-4357/ae1008

Study of H <scp>i</scp> Turbulence in the SMC Using Multipoint Structure Functions

2025· article· en· W4416301680 sur OpenAlexaff
Bumhyun Lee, Min-Young Lee, Jungyeon Cho, Nickolas M. Pingel, Yik Ki, Katherine Jameson, James Dempsey, Helga Dénes, J. M. Dickey, Christoph Federrath, S. J. Gibson, Gilles Joncas, I.J. Kemp, Shin-Jeong Kim, Callum Lynn, Antoine Marchal, N. M. McClure‐Griffiths, Hiep Nguyen, Amit Seta, J. D. Soler, Snežana Stanimirović, Jacco Th. van Loon

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of Korea
Mots-clésTurbulenceStarsScale (ratio)Mach numberInterstellar mediumK-epsilon turbulence modelMolecular cloud

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Turbulence in the interstellar medium (ISM) plays an important role in many physical processes, including forming stars and shaping complex ISM structures. In this work, we investigate the H i turbulence properties of the Small Magellanic Cloud (SMC) to reveal what physical mechanisms drive the turbulence and at what scales. Using high-resolution H i data from the Galactic ASKAP survey and multipoint structure functions (SFs), we perform a statistical analysis of H i turbulence in 34 subregions of the SMC. The two-point SFs tend to show a linear trend, and their slope values are relatively uniform across the SMC, suggesting that large-scale structures exist and are dominant in the two-point SFs. On the other hand, seven-point SFs enable us to probe small-scale turbulence by removing large-scale fluctuations, which is difficult to achieve with the two-point SFs. In the seven-point SFs, we find break features at scales of 34–84 pc, with a median scale of ∼50 pc. This result indicates the presence of small-scale turbulence fluctuations in the SMC and quantifies their scale. In addition, we find strong correlations between the slope values of the seven-point SFs and stellar-feedback-related quantities (e.g., H α intensity, the number of young stellar objects, and the number of H i shells), suggesting that stellar feedback may affect the small-scale turbulence properties of the H i gas in the SMC. Lastly, the estimated sonic Mach numbers across the SMC are subsonic, which is consistent with the fact that the H i gas of the SMC primarily consists of a warm neutral medium.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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