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Enregistrement W2154657235 · doi:10.1017/s1743921314001781

Chemical peculiarities in magnetic and non-magnetic pre-main sequence A and B stars

2013· article· en· W2154657235 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensWestern UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarsHerbig Ae/Be starT Tauri starMain sequenceK-type main-sequence starSequence (biology)Star (game theory)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In A- and late B-type stars, strong magnetic fields are always associated with Ap and Bp chemical peculiarities. However, it is not clear at what point in a star's evolution those peculiarities develop. Strong magnetic fields have been observed in pre-main sequence A and B stars (Herbig Ae and Be stars), and these objects have been proposed to be the progenitors of Ap and Bp stars. However, the photospheric chemical abundances of these magnetic Herbig stars have not been studied carefully, and furthermore the chemical abundances of 'normal' non-magnetic Herbig stars remain poorly characterized. To investigate this issue, we have studied the photospheric compositions of 23 Herbig stars, four of which have confirmed magnetic fields. Surprisingly, we found that half the non-magnetic stars in our sample show λ Bootis chemical peculiarities to varying degrees. For the stars with detected magnetic fields, we find one chemically normal star, one star with λ Boo peculiarities, one star displaying weak Ap/Bp peculiarities, and one somewhat more evolved star with somewhat stronger Ap/Bp peculiarities. These results suggests that Ap/Bp peculiarities are preceded by magnetic fields, and that these peculiarities develop over the pre-main sequence lives of A and B stars. The incidence of λ Boo stars we find is much higher than that seen on the main sequence. We argue that a selective accretion model for the formation of λ Boo peculiarities is a natural explanation for this remarkably large incidence.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations1
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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