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Enregistrement W6959539461 · doi:10.1051/0004-6361/202449742/pdf

Exploring the impact of a decelerating bar on transforming bulge orbits into disc-like orbits

2024· article· en· W6959539461 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la RechercheEuropean CommissionEuropean Space Agency
Mots-clésBulgeStarsGalaxyMilky WayPopulationBar (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. The most metal-poor tail of the Milky Way ([Fe/H] ≤ −2.5) contains a population of stars on very prograde planar orbits, whose origins and evolution remain puzzling. One possible scenario is that they are shepherded by the bar from the inner Galaxy, where many of the old and low-metallicity stars in the Galaxy are located. Methods. To investigate this scenario, we used test-particle simulations with an axisymmetric background potential plus a central bar model. The test particles were generated by an extended distribution function (EDF) model based on the observational constraints of bulge stars. Results. According to the simulation results, a bar with a constant pattern speed is not efficient in terms of helping bring stars from the bulge to the solar vicinity. In contrast, when the model includes a decelerating bar, some bulge stars can gain rotation and move outwards as they are trapped in the bar’s resonance regions. The resulting distribution of shepherded stars heavily depends on the present-day azimuthal angle between the bar and the Sun. The majority of the low-metallicity bulge stars driven outwards are distributed in the first and fourth quadrants of the Galaxy with respect to the Sun and about 10% of them are within 6 kpc from us. Conclusions. Our experiments indicate that the decelerating bar perturbation can be a contributing mechanism that may partially explain the presence of the most metal-poor stars with prograde planar orbits in the Solar neighbourhood, but it is unlikely to be the only one.

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 seuil0,011

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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