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Enregistrement W2073806760 · doi:10.1051/0004-6361:200810373

Modeling He-rich subdwarfs through the hot-flasher scenario

2008· article· en· W2073806760 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2008
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesConsejo Nacional de Investigaciones Científicas y TécnicasPublic Health Agency of Canada
Mots-clésConvectionMixing (physics)Context (archaeology)StarsHomogeneousDiffusionSubdwarfStellar evolutionConvective mixing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present 1D numerical simulations aimed at studying the hot-flasher scenario for the formation of He-rich subdwarf stars. Sequences were calculated for a wide range of metallicities and physical assumptions, such as the stellar mass at the moment of the helium core flash. This allows us to study the two previously proposed flavors of the hot-flasher scenario (“deep” and “shallow” mixing cases) and to identify a third transition type. Our sequences are calculated by solving simultaneously the mixing and burning equations within a diffusive convection picture, and in the context of standard mixing length theory. We are able to follow chemical evolution during deep-mixing events in which hydrogen is burned violently, and therefore able to present a homogeneous set of abundances for different metallicities and varieties of hot-flashers. We extend the scope of our work by analyzing the effects of non-standard assumptions, such as the effect of chemical gradients, extra-mixing at convective boundaries, possible reduction in convective velocities, or the interplay between difussion and mass loss. Particular emphasis is placed on the predicted surface properties of the models. We find that the hot-flasher scenario is a viable explanation for the formation and surface properties of He-sdO stars. Our results also show that, during the early He-core burning stage, element diffusion may produce the transformation of (post hot-flasher) He-rich atmospheres into He-deficient ones. If this is so, then we find that He-sdO stars should be the progenitors of some of the hottest sdB stars.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,464
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations139
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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