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Enregistrement W2078940347 · doi:10.1093/mnras/stu1899

Pulsations as a driver for LBV variability

2014· article· en· W2078940347 sur OpenAlexaff
Catherine Lovekin, Joyce Ann Guzik

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryU.S. Department of Energy
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAdiabatic processLuminosityInstabilityMagnitude (astronomy)ConvectionStarsEnvelope (radar)Variable starLuminous blue variableMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the most spectacular variable stars are the luminous blue variables (LBVs), which can show three types of variability. The LBV phase of evolution is poorly understood, and the driving mechanisms for the variability are not known. The most common type of variability, the S Dor instability, occurs on time-scales of tens of years. During an S Dor outburst, the visual magnitude of the star increases, while the bolometric magnitude stays approximately constant. In this work, we investigate pulsation as a possible trigger for the S Dor-type outbursts. We calculate the pulsations of envelope models using a non-linear hydrodynamic code including a time-dependent convection treatment. We initialize the pulsation in the hydrodynamic model based on linear non-adiabatic calculations. Pulsation properties for a full grid of models from 20 to 85 M⊙ were calculated, and in this paper, we focus on the few models that show either long-period pulsations or outburst-like behaviour, with photospheric radial velocities reaching 70–80 km s−1. At the present time, our models cannot follow mass-loss, so once the outburst event begins, our simulations are terminated. Our results show that pulsations alone are not able to drive enough surface expansion to eject the outer layers. However, the outbursts and long-period pulsations discussed here produce large variations in effective temperature and luminosity, which are expected to produce large variations in the radiatively driven mass-loss rates.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,204 · 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'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

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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