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Enregistrement W2128026783 · doi:10.1088/0004-637x/798/2/116

THE EFFECT OF MAGNETIC TOPOLOGY ON THERMALLY DRIVEN WIND: TOWARD A GENERAL FORMULATION OF THE BRAKING LAW

2015· article· en· W2128026783 sur OpenAlexaff
Victor Réville, A. S. Brun, Sean P. Matt, Antoine Strugarek, Rui Pinto

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTopology (electrical circuits)PhysicsAngular momentumZeeman effectMagnetic fieldMagnetic dipoleAstrophysicsMagnetic monopoleSpin (aerodynamics)Classical mechanicsQuantum mechanicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stellar wind is thought to be the main process responsible for the spin down of main-sequence stars. The extraction of angular momentum by a magnetized wind has been studied for decades, leading to several formulations for the resulting torque. However, previous studies generally consider simple dipole or split monopole stellar magnetic topologies. Here we consider, in addition to a dipolar stellar magnetic field, both quadrupolar and octupolar configurations, while also varying the rotation rate and the magnetic field strength. Sixty simulations made with a 2.5D cylindrical and axisymmetric set-up, and computed with the PLUTO code, were used to find torque formulations for each topology. We further succeed to give a unique law that fits the data for every topology by formulating the torque in terms of the amount of open magnetic flux in the wind. We also show that our formulation can be applied to even more realistic magnetic topologies, with examples of the Sun in its minimum and maximum phases as observed at the Wilcox Solar Observatory, and of a young K-star (TYC-0486-4943-1) whose topology has been obtained by Zeeman–Doppler Imaging.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,006
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations231
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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