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Enregistrement W2141774721 · doi:10.1088/0004-637x/702/2/1575

QUARK-NOVAE, COSMIC REIONIZATION, AND EARLY<i>r</i>-PROCESS ELEMENT PRODUCTION

2009· article· en· W2141774721 sur OpenAlexaff
Rachid Ouyed, Ralph E. Pudritz, Prashanth Jaikumar

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsReionizationAstrophysicsSupernovaStarsEjectaMetallicityRedshiftInitial mass functionAstronomyNucleosynthesisUniverseGalaxyStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We examine the case for quark-novae (QNe) as possible sources for the reionization and early metal enrichment of the universe. QNe are predicted to arise from the explosive collapse (and conversion) of sufficiently massive neutron stars into quark stars (QSs). A QN can occur over a range of timescales following the supernova (SN) event. For QNe that arise days to weeks after the SNe, we show that dual shock that arises as the QN ejecta encounter the SN ejecta can produce enough photons to reionize hydrogen in most of the intergalactic medium (IGM) by z ∼ 6. Such events can explain the large optical depth τ e ∼ 0.1 as measured by WMAP , if the clumping factor, C , of the material being ionized is smaller than 10. We suggest a way in which a normal initial mass function for the oldest stars can be reconciled with a large optical depth as well as the mean metallicity of the early IGM post reionization. We find that QN also make a contribution to r -process element abundances for atomic numbers A ⩾ 130. We predict that the main cosmological signatures of QNe are the gamma-ray bursts that announce their birth. These will be clustered at redshifts in the range z ∼ 7–8 in our model.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

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 ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,232
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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