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Enregistrement W1898593551 · doi:10.1111/j.1365-2966.2010.17206.x

Multiple stellar populations and their influence on blue stragglers

2010· article· en· W1898593551 sur OpenAlexaff
E. Glebbeek, Alison Sills, Nathan W. C. Leigh

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlue stragglerPhysicsAstrophysicsStellar collisionGlobular clusterStarsContext (archaeology)HeliumCluster (spacecraft)AstronomyPopulationLuminosityStellar evolutionGalaxyGeographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has become clear in recent years that globular clusters are not simple stellar populations, but may host chemically distinct subpopulations, typically with an enhanced helium abundance. These helium-rich populations can make up a substantial fraction of all cluster stars. One of the proposed formation channels for blue straggler stars is the physical collision and merger of two stars. In the context of multiple populations, collisions between stars with different helium abundances should occur and contribute to the observed blue straggler population. This will affect the predicted blue straggler colour and luminosity function. We quantify this effect by calculating models of mergers resulting from collisions between stars with different helium abundances and using these models to model a merger population. We then compare these results to four observed clusters, NGC 1851, 2808, 5634 and 6093. As in previous studies our models deviate from the observations, particularly in the colour distributions. However, our results are consistent with observations of multiple populations in these clusters. In NGC 2808, our best-fitting models include normal and helium-enhanced populations, in agreement with helium enhancement inferred in this cluster. The other three clusters show better agreement with models that do not include helium enhancement. We discuss future prospects to improve the modelling of blue straggler populations and the role that the models we present here can play in such a study.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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