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Enregistrement W6929219794 · doi:10.48550/arxiv.0709.3530

Star Formation at Very Low Metallicity. IV. Fragmentation Does Not Depend on Metallicity for Cold Initial Conditions

2007· preprint· en· W6929219794 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2007
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetallicityStar formationInitial mass functionFragmentation (computing)StarsHydrogen moleculeHydrogen

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Primordial star formation appears to result in stars at least an order of magnitude more massive than modern star formation. It has been proposed that the transition from primordial to modern initial mass functions occurs due to the onset of effective metal line cooling at a metallicity Z/Z_sun = 10^{-3.5}. However, these simulations neglected molecular hydrogen cooling. We perform simulations using the same initial conditions, but including molecular cooling, using a complex network that follows molecular hydrogen formation and also directly follows carbon monoxide and water. We find that molecular hydrogen cooling allows roughly equivalent fragmentation to proceed even at zero metallicity for these initial conditions. The apparent transition just represents the point where metal line cooling becomes more important than molecular cooling. In all cases, the fragments are massive enough to be consistent with models of primordial stellar masses, suggesting that the transition to the modern initial mass function may be determined by other physics such as dust formation. We conclude that such additional cooling mechanisms, combined with the exact initial conditions produced by cosmological collapse are likely more important than metal line cooling in determining the initial mass function, and thus that there is unlikely to be a sharp transition in the initial mass function at Z/Z_sun = 10^{-3.5}.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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