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Enregistrement W2017576190 · doi:10.1086/521026

Compact Object Modeling with the StarTrack Population Synthesis Code

2007· article· en· W2017576190 sur OpenAlexaff
Krzysztof Belczyński, V. Kalogera, Frederic A. Rasio, Ronald E. Taam, A. Zezas, T. Bulik, Thomas J. Maccarone, Natalia Ivanova

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsNeutron starAstrophysicsCompact starLIGOBlack hole (networking)Binary black holeWhite dwarfPopulationContext (archaeology)SupernovaAstronomyBinary numberGravitational waveStarsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a comprehensive description of the population synthesis code StarTrack. The original code has been significantly modified and updated. Special emphasis is placed here on processes leading to the formation and further evolution of compact objects (white dwarfs, neutron stars, and black holes). Both single and binary star populations are considered. The code now incorporates detailed calculations of all mass transfer phases, a full implementation of orbital evolution due to tides, as well as the most recent estimates of magnetic braking. This updated version of StarTrack can be used for a wide variety of problems, with relevance to observations with many current and planned observatories, e.g., studies of X-ray binaries ( Chandra , XMM-Newton ), gravitational radiation sources (LIGO, LISA ), and gamma-ray burst progenitors ( HETE-II , Swift ). The code has already been used in studies of Galactic and extragalactic X-ray binary populations, black holes in young star clusters, Type Ia supernova progenitors, and double compact object populations. Here we describe in detail the input physics, we present the code calibration and tests, and we outline our current studies in the context of X-ray binary populations.

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)0,002
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,007

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations756
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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