Population II stars and the Spite plateau; Stellar evolution models with mass loss
Notice bibliographique
Résumé
We aim to determine the constraints that observed chemical abundances put on the potential role of mass loss in metal poor dwarfs. Self-consistent stellar evolutionary models that include all the effects of atomic diffusion and radiative accelerations for 28 chemical species were computed for stellar masses between 0.6 and 0.8 Msun. Models with an initial metallicity of Z_0=0.00017 and mass loss rates from 10e-15 Msun to 10e-12 Msun were calculated. They were then compared to previous models with mass loss, as well as to models with turbulent mixing. For models with an initial metallicity of Fe/H=-2.31, mass loss rates of about 10e-12 Msun lead to surface abundance profiles that are very similar to those obtained in models with turbulence. Both models have about the same level of agreement with observations of galactic-halo lithium abundances, as well as lithium and other elemental abundances from metal poor globular clusters such as NGC 6397. In this cluster, models with mass loss agree slightly better with subgiant observations of Li abundance than those with turbulence. Lower red giant branch stars instead favor the models with turbulence. Larger differences between models with mass loss and those with turbulence appear in the interior concentrations of metals. The relatively high mass loss rates required to reproduce plateau-like lithium abundances appear unlikely when compared to the solar mass-loss rate. However the presence of a chromosphere on these stars justifies further investigation of the mass-loss rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».