MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6929378480 · doi:10.48550/arxiv.1203.6472

Cluster-formation in the Rosette molecular cloud at the junctions of filaments

2012· preprint· en· W6929378480 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2012
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of VictoriaCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMolecular cloudProtein filamentStar formationRosette (schizont appearance)TurbulenceInfraredIonizationProbability density function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For many years feedback processes generated by OB-stars in molecular clouds, including expanding ionization fronts, stellar winds, or UV-radiation, have been proposed to trigger subsequent star formation. However, hydrodynamic models including radiation and gravity show that UV-illumination has little or no impact on the global dynamical evolution of the cloud. The Rosette molecular cloud, irradiated by the NGC2244 cluster, is a template region for triggered star-formation, and we investigated its spatial and density structure by applying a curvelet analysis, a filament-tracing algorithm (DisPerSE), and probability density functions (PDFs) on Herschel column density maps, obtained within the HOBYS key program. The analysis reveals not only the filamentary structure of the cloud but also that all known infrared clusters except one lie at junctions of filaments, as predicted by turbulence simulations. The PDFs of sub-regions in the cloud show systematic differences. The two UV-exposed regions have a double-peaked PDF we interprete as caused by shock compression. The deviations of the PDF from the log-normal shape typically associated with low- and high-mass star-forming regions at Av~3-4m and 8-10m, respectively, are found here within the very same cloud. This shows that there is no fundamental difference in the density structure of low- and high-mass star-forming regions. We conclude that star-formation in Rosette - and probably in high-mass star-forming clouds in general - is not globally triggered by the impact of UV-radiation. Moreover, star formation takes place in filaments that arose from the primordial turbulent structure built up during the formation of the cloud. Clusters form at filament mergers, but star formation can be locally induced in the direct interaction zone between an expanding HII--region and the molecular cloud.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,045
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,140 · 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 tête enseignante, 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetExperimental Learning in EngineeringTravaux en français237 207