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Enregistrement W2345263333 · doi:10.3847/1538-4357/835/2/128

The Impact of Modeling Assumptions in Galactic Chemical Evolution Models

2017· article· en· W2345263333 sur OpenAlexaff
Benoît Côté, Brian W. O’Shea, Christian Ritter, Falk Herwig, Kim A. Venn

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalaxySupernovaAstrophysicsDegeneracy (biology)PhysicsGalaxy formation and evolutionChemical evolutionStar formationStatistical physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We use the OMEGA galactic chemical evolution code to investigate how the assumptions used for the treatment of galactic inflows and outflows impact numerical predictions. The goal is to determine how our capacity to reproduce the chemical evolution trends of a galaxy is affected by the choice of implementation used to include those physical processes. In pursuit of this goal, we experiment with three different prescriptions for galactic inflows and outflows and use OMEGA within a Markov Chain Monte Carlo code to recover the set of input parameters that best reproduces the chemical evolution of nine elements in the dwarf spheroidal galaxy Sculptor. This provides a consistent framework for comparing the best-fit solutions generated by our different models. Despite their different degrees of intended physical realism, we found that all three prescriptions can reproduce in an almost identical way the stellar abundance trends observed in Sculptor. This result supports the similar conclusions originally claimed by Romano & Starkenburg for Sculptor. While the three models have the same capacity to fit the data, the best values recovered for the parameters controlling the number of SNe Ia and the strength of galactic outflows, are substantially different and in fact mutually exclusive from one model to another. For the purpose of understanding how a galaxy evolves, we conclude that only reproducing the evolution of a limited number of elements is insufficient and can lead to misleading conclusions. More elements or additional constraints such as the Galaxy’s star-formation efficiency and the gas fraction are needed in order to break the degeneracy between the different modeling assumptions. Our results show that the successes and failures of chemical evolution models are predominantly driven by the input stellar yields, rather than by the complexity of the Galaxy model itself. Simple models such as OMEGA are therefore sufficient to test and validate stellar yields. OMEGA is part of the NuGrid chemical evolution package and is publicly available online at http://nugrid.github.io/NuPyCEE .

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations113
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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