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Enregistrement W7126423146 · doi:10.1051/0004-6361/202553951/pdf

Reconstructing the Milky Way chemical map with the galactic chemical evolution tool

2025· article· en· W7126423146 sur OpenAlexfundno aff
Viola Hegedűs, Szabolcs Mészáros, Blanka Világos, Marco Pignatari, Emily J. Griffith, Diogo Souto, Maria Lugaro

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of International Science and EngineeringLeibniz-GemeinschaftUniversity of Colorado BoulderNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesUniversity of Illinois at Urbana-ChampaignMax-Planck-Institut für AstronomieLeibniz-Institut für Astrophysik PotsdamNew Mexico State UniversityNanjing UniversityConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoYale UniversityUniversity of TorontoÉcole Polytechnique Fédérale de LausanneCalifornia Institute of TechnologyNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalSpace Telescope Science InstituteMagyar Tudományos AkadémiaUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityHarvard UniversityChina National Textile and Apparel CouncilEötvös Loránd TudományegyetemNational Science FoundationYunnan UniversityFondation MeracEuropean CommissionNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapOhio State UniversityCarnegie Institution of WashingtonSmithsonian Astrophysical ObservatoryFlatiron HealthSmithsonian Institution
Mots-clésMilky WayChemical evolutionStarsDiscChemical speciesGalaxy formation and evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Although current observations indicate that there are two distinct sequences of disk stars in the [α/M] versus [M/H] parameter space, further complexity is evident in the chemical makeup of the Milky Way and consequently suggests a complicated evolutionary history. Aims. We developed two-infall galactic chemical evolution (GCE) models consistent with the Galactic chemical map. Methods. We obtained new GCE models simulating the chemical evolution of the Milky Way, as constrained by a golden sample of 394 000 stellar abundances of the Milky Way Mapper survey from data release 19 of SDSS-V. The separation between the chemical thin and thick disks was defined using [Mg/M]. We used the chemical evolution environment OMEGA+ combined with Levenberg-Marquardt (LM) and bootstrapping algorithms for the optimization and error estimation. We simulated the entire Galactic disk and considered six galactocentric regions, allowing for a more detailed analysis of the formation of the inner, middle, and outer Galaxy. We investigated the evolution of α, odd-Z, and iron-peak elements, covering 15 species altogether. Results. The chemical thin and thick disks are separated by Mg observations, which the other α-elements show similar trends with, while odd-Z species demonstrate different patterns as functions of metallicity. In the inner Galactic disk regions, the locus of the low-Mg sequence is gradually shifted toward higher metallicity, while the high-Mg phase is less populated. The best-fit GCE models show a well-defined peak in the rate of the infalling matter as a function of the Galactic age, confirming a merger event about 10 Gyr ago. We show that the timescale of gas accretion, the exact time of the second infall and the ratio between the surface mass densities associated with the second infall event and the formation event vary with the distance from the Galactic center. According to the models, the disk was assembled within a timescale of (0.32±0.02) Gyr during a primary formation phase, followed by an increasing accretion rate over a (0.55±0.06) Gyr-timescale and a relaxation phase that lasted (2.86±0.70) Gyr, with a second peak seen for the infall rate at (4.13±0.19) Gyr. Conclusions. Our best Galaxy evolution models are consistent with an inside-out formation scenario of the Milky Way disk and in agreement with the findings of recent chemodynamical simulations.

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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,202 · 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
Publié2025
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