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Enregistrement W2038779272 · doi:10.1139/p07-163

Proposed wavelength measurements of silicon X-ray spectra: Application to Vela X-1

2008· article· en· W2038779272 sur OpenAlexvenueno aff
D. A. Liedahl, G. V. Brown

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Physics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsVelaPhotoionizationAstrophysicsNeutron starWavelengthComputational physicsPulsarOpticsIonization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

When a stellar wind from a massive star is captured by a neutron star in close orbit, gravitational potential energy is converted into hard X-radiation near the surface of the neutron star. The X-radiation, in turn, modifies the wind through heating and photoionization, which affects the dynamics of mass capture. We have begun a project to further elucidate this process, which involves time-dependent three-dimensional hydrodynamics, large-scale atomic physics calculations, and radiation transport, integrated in an attempt to derive a self-consistent “first principles” description of the mass transfer process. We anticipate that the high-resolution silicon X-ray spectrum, produced by innershell photoionization and photoexcitation, as measured by the Chandra observatory, will provide benchmarks for these calculations. However, theoretical wavelengths, which are required in order to draw inferences concerning the velocity field of the wind, are uncertain at the level of the likely Doppler shifts in the stellar wind. EBIT measurements could lead to a reliable set of wavelengths, thereby providing observational constraints on the physics that powers some of the brightest X-ray sources in the Galaxy. PACS Nos.: 32.30.Rj, 32.80.Fb, 32.80.Hd, 52.25.Os, 52.72.+v, 97.10.Me, 97.80.Jp

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations8
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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