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Enregistrement W6891845068 · doi:10.48550/arxiv.1702.07728

The Varying Mass Distribution of Molecular Clouds Across M83

2017· preprint· en· W6891845068 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular cloudMilky WayGalaxyPopulationCluster (spacecraft)Mass distribution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work of Adamo et al. (2015) showed that the mass distributions of young massive stellar clusters were truncated above a maximum-mass scale in the nearby galaxy M83 and that this truncation mass varies with galactocentric radius. Here, we present a cloud-based analysis of ALMA CO($1\to 0$) observations of M83 to search for such a truncation mass in the molecular cloud population. We identify a population of 873 molecular clouds in M83 that is largely similar to those found in the Milky Way and Local Group galaxies, though clouds in the centre of the galaxy show high surface densities and enhanced turbulence, as is common for clouds in high-density nuclear environments. Like the young massive clusters, we find a maximum-mass scale for the molecular clouds that decreases radially in the galaxy. We find the most massive young massive cluster tracks the most massive molecular cloud with the cluster mass being $10^{-2}$ times that of the most massive molecular cloud. Outside the nuclear region of M83 ($R_{g}>0.5$ kpc), there is no evidence for changing internal conditions in the population of molecular clouds, with the average internal pressures, densities, and free-fall times remaining constant for the cloud population over the galaxy. This result is consistent with the bound cluster formation efficiency depending only on the large-scale properties of the ISM, rather than the internal conditions of individual clouds.

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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,173 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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