MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7058167618

Molecular absorption in variable brightest cluster galaxies

2021· dissertation· en· W7058167618 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDurham e-Theses (Durham University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science CouncilPrinceton UniversityNational Institutes of Natural SciencesNational Aeronautics and Space AdministrationKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésSupermassive black holeActive galactic nucleusGalaxyMolecular cloudIntermediate-mass black holeCluster (spacecraft)Galaxy cluster
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supermassive black holes devour immense quantities of mass from their surroundings, and in doing so have a profound effect upon the galaxy they reside in. Most of the mass they consume is thought to be in the form of cold molecular gas clouds, but the ways in which these form and migrate to the supermassive black hole are still uncertain. This thesis aims to reveal the properties of molecular clouds in the cores of the Universe’s most massive galaxies through observations - determining their typical mass, temperature, kinematics, and the manner in which they find their way into the galaxies. This is achieved by a new observing technique which takes advantage of the bright and compact active galactic nucleus which encompasses the central supermassive black hole of many large galaxies. As molecular clouds pass in front of this region, they cast shadows. These shadows are signatures of the clouds' properties and make it possible to study them, often individually. These studies are also linked to the variability of active galactic nuclei, which is directly dependant on supermassive black hole accretion.

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), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDurham e-Theses (Durham University)Même sujetMagnetic confinement fusion researchTravaux en français237 207