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Enregistrement W2001082171 · doi:10.1088/2041-8205/767/2/l22

PRODUCTION OF CARBON-RICH PRESOLAR GRAINS FROM MASSIVE STARS

2013· article· en· W2001082171 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésNucleosynthesisSupernovaPresolar grainsExplosive materialStarsFormation and evolution of the Solar SystemMeteoriteSilicon carbideStellar nucleosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

About a year after core-collapse supernova, dust starts to condense in the ejecta. In meteorites, a fraction of C-rich presolar grains (e.g., silicon carbide (SiC) grains of Type-X and low density graphites) are identified as relics of these events, according to the anomalous isotopic abundances. Several features of these abundances remain unexplained and challenge the understanding of core-collapse supernovae explosions and nucleosynthesis. We show, for the first time, that most of the measured C-rich grain abundances can be accounted for in the C-rich material from explosive He burning in core-collapse supernovae with high shock velocities and consequent high temperatures. The inefficiency of the 12 C(α, γ) 16 O reaction relative to the rest of the α-capture chain at T > 3.5 × 10 8 K causes the deepest He-shell material to be carbon-rich and silicon-rich, and depleted in oxygen. The isotopic ratio predictions in part of this material, defined here as the C/Si zone, are in agreement with the grain data. The high-temperature explosive conditions that our models reach at the bottom of the He shell can also be representative of the nucleosynthesis in hypernovae or in the high-temperature tail of a distribution of conditions in asymmetric supernovae. Finally, our predictions are consistent with the observation of large 44 Ca/ 40 Ca observed in the grains. This is due to the production of 44 Ti together with 40 Ca in the C/Si zone and/or to the strong depletion of 40 Ca by neutron captures.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,184
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 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations54
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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