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Enregistrement W2531492754 · doi:10.3847/1538-4357/aa5c8d

Advanced LIGO Constraints on Neutron Star Mergers and r-process Sites

2017· article· en· W2531492754 sur OpenAlexaff
Benoît Côté, Krzysztof Belczyński, Chris L. Fryer, Christian Ritter, A. Paul, Benjamin Wehmeyer, Brian W. O’Shea

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLIGOPhysicsNeutron starAstrophysicsGravitational waver-processPopulationContext (archaeology)NucleosynthesisMetallicityStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The role of compact binary mergers as the main production site of r-process elements is investigated by combining stellar abundances of Eu observed in the Milky Way, galactic chemical evolution (GCE) simulations, and binary population synthesis models, and gravitational wave measurements from Advanced LIGO. We compiled and reviewed seven recent GCE studies to extract the frequency of neutron star–neutron star (NS–NS) mergers that is needed in order to reproduce the observed [Eu/Fe] versus [Fe/H] relationship. We used our simple chemical evolution code to explore the impact of different analytical delay-time distribution functions for NS–NS mergers. We then combined our metallicity-dependent population synthesis models with our chemical evolution code to bring their predictions, for both NS–NS mergers and black hole–neutron star mergers, into a GCE context. Finally, we convolved our results with the cosmic star formation history to provide a direct comparison with current and upcoming Advanced LIGO measurements. When assuming that NS–NS mergers are the exclusive r-process sites, and that the ejected r-process mass per merger event is 0.01 M , the number of NS–NS mergers needed in GCE studies is about 10 times larger than what is predicted by standard population synthesis models. These two distinct fields can only be consistent with each other when assuming optimistic rates, massive NS–NS merger ejecta, and low Fe yields for massive stars. For now, population synthesis models and GCE simulations are in agreement with the current upper limit (O1) established by Advanced LIGO during their first run of observations. Upcoming measurements will provide an important constraint on the actual local NS–NS merger rate, will provide valuable insights on the plausibility of the GCE requirement, and will help to define whether or not compact binary mergers can be the dominant source of r-process elements in the universe.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations94
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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