ROTATION AND MACROTURBULENCE IN METAL-POOR FIELD RED GIANT AND RED HORIZONTAL BRANCH STARS
Notice bibliographique
Résumé
We report the results for rotational velocities, V rot sin i , and macroturbulence dispersions, ζ RT , for 12 metal-poor field red giant branch (RGB) stars and 7 metal-poor field red horizontal branch (RHB) stars. The results are based on Fourier transform analyses of absorption line profiles from high-resolution ( R ≈ 120,000), high-S/N (≈215 per pixel; ≈345 per resolution element) spectra obtained with the Gecko spectrograph at the Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT). The stars were selected from the authors' previous studies of 20 RHB and 116 RGB stars, based primarily on larger-than-average line-broadening values. We find that ζ RT values for the metal-poor RGB stars are very similar to those for metal-rich disk giants studied earlier by Gray and his collaborators. Six of the RGB stars have small rotational values, less than 2.0 km s −1 , while five show significant rotation/enhanced line broadening, over 3 km s −1 . We confirm the rapid rotation rate for RHB star HD 195636, found earlier by Preston. This star's rotation is comparable to that of the fastest known rotating blue horizontal branch (BHB) stars, when allowance is made for differences in radii and moments of inertia. The other six RHB stars have somewhat lower rotation but show a trend to higher values at higher temperatures (lower radii). Comparing our results with those for BHB stars from Kinman et al., we find that the fraction of rapidly rotating RHB stars is somewhat lower than is found among BHB stars. The number of rapidly rotating RHB stars is also smaller than we would have expected from the observed rotation of the RGB stars. We devise two empirical methods to translate our earlier line-broadening results into V rot sin i for all the RGB and RHB stars they studied. Binning the RGB stars by luminosity, we find that most metal-poor field RGB stars show no detectable sign, on average, of rotation, which is not surprising given the stars' large radii. However, the most luminous stars, with M V ⩽ −1.5, do show net rotation, with mean values of 2–4 km s −1 , depending on the algorithm employed, and also show signs of radial velocity jitter and mass loss. This "rotation" may in fact prove to be due to other line-broadening effects, such as shock waves or pulsation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».