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Enregistrement W1964709467 · doi:10.1088/2041-8205/778/2/l32

A SUPER-EDDINGTON WIND SCENARIO FOR THE PROGENITORS OF TYPE Ia SUPERNOVAE

2013· article· en· W1964709467 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAccretion (finance)White dwarfSupernovaLuminosityEddington luminosityAccretion disc

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The accretion of hydrogen-rich material on to carbon–oxygen white dwarfs (CO WDs) is crucial for understanding Type Ia supernova (SN Ia) from the single-degenerate model, but this process has not been well understood due to the numerical difficulties in treating H and He flashes during the accretion. For CO WD masses from 0.5 to 1.378 M ☉ and accretion rates in the range from 10 −8 to 10 −5 M ☉ yr −1 , we simulated the accretion of solar-composition material on to CO WDs using the state-of-the-art stellar evolution code of MESA . For comparison with steady-state models, we first ignored the contribution from nuclear burning to the luminosity when determining the Eddington accretion rate, and found that the properties of H burning in our accreting CO WD models are similar to those from the steady-state models, except that the critical accretion rates at which the WDs turn into red giants or H-shell flashes occur on their surfaces are slightly higher than those from the steady-state models. However, the super-Eddington wind is triggered at much lower accretion rates than previously thought, when the contribution of nuclear burning to the total luminosity is included. This super-Eddington wind naturally prevents the CO WDs with high accretion rates from becoming red giants, thus presenting an alternative to the optically thick wind proposed by Hachisu et al. Furthermore, the super-Eddington wind works in low-metallicity environments, which may explain SNe Ia observed at high redshifts.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations22
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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