MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6948239151 · doi:10.48550/arxiv.1506.08785

NIHAO III: The constant disc gas mass conspiracy

2015· preprint· en· W6948239151 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2015
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueChromatography in Natural Products
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaloStar formationGalaxyVirial massSupernovaVirial theoremStellar massDisc galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that the cool gas masses of galactic discs reach a steady state that lasts many Gyr after their last major merger in cosmological hydrodynamic simulations. The mass of disc gas, M$_{\rm gas}$, depends upon a galaxy halo's spin and virial mass, but not upon stellar feedback. Halos with low spin have high star formation efficiency and lower disc gas mass. Similarly, lower stellar feedback leads to more star formation so the gas mass ends up nearly the same irregardless of stellar feedback strength. Even considering spin, the M$_{\rm gas}$ relation with halo mass, M$_{200}$ only shows a factor of 3 scatter. The M$_{\rm gas}$--M$_{200}$ relation show a break at M$_{200}$=$2\times10^{11}$ M$_\odot$ that corresponds to an observed break in the M$_{\rm gas}$--M$_\star$ relation. The constant disc mass stems from a shared halo gas density profile in all the simulated galaxies. In their outer regions, the profiles are isothermal. Where the profile rises above $n=10^{-3}$ cm$^{-3}$, the gas readily cools and the profile steepens. Inside the disc, rotation supports gas with a flatter density profile except where supernova explosions disrupt the disc. Energy injection from stellar feedback also provides pressure support to the halo gas to prevent runaway cooling flows. The resulting constant gas mass makes simpler models for galaxy formation possible, either using a "bathtub" model for star formation rates or when modeling chemical evolution.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,126 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetChromatography in Natural ProductsTravaux en français237 207