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Enregistrement W1965508181 · doi:10.1086/422575

Enhanced Extra Mixing in Low‐Mass Red Giants: Lithium Production and Thermal Stability

2004· article· en· W1965508181 sur OpenAlexaff
Pavel A. Denissenkov, Falk Herwig

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2004
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAngular momentumStarsRed-giant branchMixing (physics)MetallicityStellar evolutionLuminosityRotation (mathematics)Angular velocityAstronomyClassical mechanicsGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We show that canonical extra mixing with a diffusion coefficient Dmix ≈ 109 cm2 s-1, which is thought to start working in the majority of low-mass stars when they reach the bump luminosities on the red giant branch (RGB), cannot lead to an Li flash or a thermal instability, as has been proposed. The abundance levels of 7Li measured in the most extreme Li-rich giants can be reproduced with models including enhanced extra mixing with a diffusion coefficient Dmix ≈ 1011 cm2 s-1. We propose that if extra mixing in RGB stars is driven by rotation, then enhanced extra mixing and Li enrichment in some of these stars can be triggered by their spinning up by an external source of angular momentum. As plausible mechanisms of the spinning up, we consider tidal synchronization of a red giant's spin and orbital rotation in a close binary system and engulfment of a massive planet. The most convincing theoretical argument in favor of our hypothesis is a finding that a 10-fold increase of the spin angular velocity of a solar metallicity upper RGB star results in appropriate changes of both extra-mixing depth and rate, exactly as required for efficient Li production. We regard the existence of binary and single RGB stars with rotational velocities approaching ~10% of their equatorial Keplerian velocities, as well as the much larger proportion of Li-rich giants (~50%) among rapidly rotating objects, as the observational support for our hypothesis.

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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,430

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations100
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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