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Enregistrement W2127556270 · doi:10.1086/428929

New Solar Opacities, Abundances, Helioseismology, and Neutrino Fluxes

2005· article· en· W2127556270 sur OpenAlexaboutno aff
John N. Bahcall, Aldo Serenelli, Sarbani Basu

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNeutrino Physics Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHelioseismologyOpacityPhysicsNeutrinoRadiative transferStandard solar modelSolar neutrinoAstrophysicsConvection zoneFlux (metallurgy)Radiative fluxAbundance of the chemical elementsHeliumNuclear physicsOpticsNeutrino oscillationChemistryStarsAtomic physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We construct solar models with the newly calculated radiative opacities from the Opacity Project (OP) and with recently determined (lower) heavy-element abundances. We compare the results from the new models with the predictions of a series of models that use OPAL radiative opacities, older determinations of the surface heavy-element abundances, and refinements of nuclear reaction rates. For all the variations we consider, solar models that are constructed with the newer and lower heavy-element abundances advocated by Asplund et al. disagree by much more than the estimated measuring errors with the helioseismological determinations of the depth of the solar convective zone, the surface helium composition, the internal sound speeds, and the density profile. Using the new OP radiative opacities, the ratio of the 8 B neutrino flux calculated with the older and larger heavy-element abundances (or with the newer and lower heavy-element abundances) to the total neutrino flux measured by the Sudbury Neutrino Observatory is 1.09 (0.87) with a 9% experimental uncertainty and a 16% theoretical uncertainty, 1 σ errors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,252 · 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

Citations633
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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