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Enregistrement W2005114984 · doi:10.1088/0004-637x/764/1/98

METALLICITY EFFECT ON LOW-MASS X-RAY BINARY FORMATION IN GLOBULAR CLUSTERS

2013· article· en· W2005114984 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlobular clusterMetallicityGalaxyLuminosityElliptical galaxySigmaVirgo ClusterStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present comprehensive observational results of the metallicity effect on the fraction of globular clusters (GCs) that contain low-mass X-ray binaries (LMXB), by utilizing all available data obtained with Chandra for LMXBs and Hubble Space Telescope Advanced Camera for Surveys (ACS) for GCs. Our primary sample consists of old elliptical galaxies selected from the ACS Virgo and Fornax surveys. To improve statistics at both the lowest and highest X-ray luminosity, we also use previously reported results from other galaxies. It is well known that the fraction of GCs hosting LMXBs is considerably higher in red, metal-rich, GCs than in blue, metal-poor GCs. In this paper, we test whether this metallicity effect is X-ray luminosity-dependent and find that the effect holds uniformly in a wide luminosity range. This result is statistically significant (at ⩾3σ) in LMXBs with luminosities in the range L X = 2 × 10 37 to 5 × 10 38 erg s −1 , where the ratio of GC-LMXB fractions in metal-rich to metal-poor GCs is R = 3.4 ± 0.5. A similar ratio is also found at lower (down to 10 36 erg s −1 ) and higher luminosities (up to the ULX regime), but with less significance (∼2σ confidence). Because different types of LMXBs dominate in different luminosities, our finding requires a new explanation for the metallicity effect in dynamically-formed LMXBs. We confirm that the metallicity effect is not affected by other factors such as stellar age, GC mass, stellar encounter rate, and galacto-centric distance.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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