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Enregistrement W1635444166 · doi:10.1051/0004-6361:20066129

Population nucleosynthesis in single and binary stars

2006· article· en· W1635444166 sur OpenAlexaff
R. G. Izzard, Lynnette Dray, Amanda I. Karakas, Maria Lugaro, Christopher A. Tout

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk Onderzoek
Mots-clésPhysicsNucleosynthesisAstrophysicsSupernovaGlobular clusterStarsRoche lobeStellar evolutionPopulationStellar nucleosynthesisBinary starAstronomyBinary number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a synthetic algorithm to rapidly calculate nucleosynthetic yields from populations of single and binary stars for use in population synthesis, globular cluster and Galactic chemical evolution simulations. Single star nucleosynthesis is fitted directly to full evolution models and our model includes first, second and third dredge-ups with s-process enhancements, an analytic calculation for hot-bottom burning of CNO, NeNa and MgAl isotopes, surface enhancements due to wind loss in massive stars and core-collapse supernova yields. Even though this algorithm operates about 107 times faster than full evolution and nucleosynthesis calculations, agreement with such models is good. We extend the single star model to include prescriptions of binary star interactions, notably mass loss and gain by stellar winds and Roche-lobe overflow, novae and type Ia supernovae. As examples of the application of our algorithm we present models of some interesting systems containing chemically peculiar stars that may occur in binaries.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,185
Écart entre enseignants0,178 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations161
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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