Slowing down atomic diffusion in subdwarf B stars: mass loss or turbulence?
Notice bibliographique
Résumé
Subdwarf B (sdB) stars show chemical peculiarities that cannot be explained by diffusion theory alone. Both mass loss and turbulence have been invoked to slow down atomic diffusion in order to match observed abundances. The fact that some sdB stars show pulsations give upper limits on the amount of mass loss and turbulent mixing allowed. Consequently, non-adiabatic asteroseismology has the potential to decide which process is responsible for the abundance anomalies. We compute for the first time seismic properties of sdB models with atomic diffusion included consistently during the stellar evolution. The diffusion equations with radiative forces are solved for H, He, C, N, O, Ne, Mg, Fe and Ni. We examine the effects of various mass-loss rates and mixed surface masses on the abundances and mode stability. It is shown that the mass-loss rates needed to simulate the observed He abundances () are not consistent with observed pulsations. We find that for pulsations to be driven the rates should be . On the other hand, weak turbulent mixing of the outer 10−6 M⊙ can explain the He abundance anomalies while still allowing pulsations to be driven. The origin of the turbulence remains unknown but the presence of pulsations gives tight constraints on the underlying turbulence model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».