Mass and metallicity requirement in stellar models for galactic chemical evolution applications
Notice bibliographique
Résumé
We used a one-zone chemical evolution model to address the question of how many masses and metallicities are required in grids of massive stellar models in order to ensure reliable galactic chemical evolution predictions. We used a set of yields that includes seven masses between 13 and 30 M⊙, 15 metallicities between 0 and 0.03 in mass fraction, and two different remnant mass prescriptions. We ran several simulations where we sampled subsets of stellar models to explore the impact of different grid resolutions. Stellar yields from low- and intermediate-mass stars and from Type Ia supernovae have been included in our simulations, but with a fixed grid resolution. We compared our results with the stellar abundances observed in the Milky Way for O, Na, Mg, Si, Ca, Ti, and Mn. Our results suggest that the range of metallicity considered is more important than the number of metallicities within that range, which only affects our numerical predictions by about 0.1 dex. We found that our predictions at [Fe/H] ≲ −2 are very sensitive to the metallicity range and the mass sampling used for the lowest metallicity included in the set of yields. Variations between results can be as high as 0.8 dex. At higher [Fe/H], we found that the required number of masses depends on the element of interest and on the remnant mass prescription. With a monotonic remnant mass prescription where every model explodes as a core-collapse supernova, the mass resolution induces variations of 0.2 dex on average. But with a remnant mass prescription that includes islands of non-explodability, the mass resolution can cause variations of about 0.2–0.7 dex depending on the choice of the lower limit of the metallicity range. With such a remnant mass prescription, explosive or non-explosive models can be missed if not enough masses are selected, resulting in over- or underestimations of the mass ejected by massive stars.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».