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Enregistrement W2332394386 · doi:10.1017/s1743921314002294

Partial Paschen-Back splitting of Si <scp>ii</scp> and Si <scp>iii</scp> lines in magnetic CP stars

2013· article· en· W2332394386 sur OpenAlexaff
V. Khalack, J. D. Landstreet

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité de Moncton
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZeeman effectMagnetic fieldSpectral linePhysicsLine (geometry)StarsField strengthAtomic physicsAstrophysicsComputational physicsGeometryQuantum mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A number of prominent spectral lines in the spectra of magnetic A and B main sequence stars are produced by closely spaced doublets or triplets. Depending on the strength and orientation of magnetic field, the PPB magnetic splitting can result in the Stokes I profiles of a spectral line that differ significantly from those predicted by the theory of Zeeman effect. Such lines should be treated using the theory of the partial Paschen-Back (PPB) effect. To estimate the error introduced by the use of the Zeeman approximation, numerical simulations have been performed for Si ii and Si iii lines assuming an oblique rotator model. The analysis indicates that for high precision studies of some spectral lines the PPB approach should be used if the field strength at the magnetic poles is Bp > 6-10 kG and V sin i < 15 km s−1. In the case of the Si ii line 5041 Å, the difference between the simulated PPB and Zeeman profiles is caused by a significant contribution from a so called “ghost” line. The Stokes I and V profiles of this particular line simulated in the PPB regime provide a significantly better fit to the observed profiles in the spectrum of the magnetic Ap star HD 318107 than the profiles calculated assuming the Zeeman effect.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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