Bibliographic record
Abstract
Cette thèse, intitulée Étude de la cinématique HI (21cm) et H-Alpha de la galaxie du Triangle (M33), porte sur l'analyse de la cinématique et de la distribution de la matière noire dans la galaxie M33. M33 est une galaxie spirale appartenant au Groupe Local de galaxies. Elle est située à ~840 kpc et a une luminosité de 3.7 x 109 luminosité solaire dans la bande V. L'étude cinématique présentée dans ce document est basée sur des données H-Alpha (optiques) obtenues à l'OMM et des données radio HI à 21 cm obtenues avec l'interféromètre du DRAO et l'antenne radio d' Arecibo. La cartographie H-Alpha a permis d'obtenir une meilleure couverture des régions HII de M33 et a produit une bonne détermination de la courbe de rotation dans les régions internes en améliorant ainsi l'étude cinématique de M33. Cette étude montre également une rotation croissante du gaz dans les régions externes pouvant atteindre des vitesses de l'ordre de ~135 km/s (deux côtés) et une forte variation de l'angle de position dans les données HI, confirmant le disque gauchi de M33. Les données H-Alpha ont permis de donner une plus grande précision dans la partie montante de la courbe de rotation. Nous présentons également dans ce document une étude à grande échelle de la dispersion des vitesses dans cette galaxie en utilisant les données H-Alpha. Avec les données HI, nous avons obtenu une courbe de rotation plus étendue et la vitesse au dernier point (~22 kpc) permet de trouver une masse ~2 x 1011 masse solaire jusqu'à ce rayon. Les modèles de masse utilisant un halo de matière sombre (ISO, NFW, EIN) montrent une forte présence de matière sombre avec un rapport masse baryonnique à masse manquante <<< 1 au delà du disque optique. Les modèles de masse dérivés du formalisme MOND décrivent bien les régions intérieures mais convergent difficilement avec les données de haute résolution H-Alpha et HI combinées.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".