TYPE IA SUPERNOVAE: COLORS, RATES, AND PROGENITORS
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The rate of type Ia supernovae (SNe Ia) in a galaxy depends not only on stellar mass, but also on star formation history (SFH). Here we show that two simple observational quantities (g − r or u − r host galaxy color, and r-band luminosity), coupled with an assumed delay time distribution (DTD) (the rate of SNe Ia as a function of time for an instantaneous burst of star formation), are sufficient to accurately determine a galaxy’s SN Ia rate, with very little sensitivity to the precise details of the SFH. Using this result, we compare observed and predicted color distributions of SN Ia hosts for the MENeaCS cluster supernova survey, and for the SDSS Stripe 82 supernova survey. The observations are consistent with a continuous DTD, without any cutoff. For old progenitor systems, the power-law slope for the DTD is found to be . This result favors the double degenerate scenario for SN Ia, though other interpretations are possible. We find that the late-time slopes of the DTD are different at the 1σ level for low and high stretch supernova, which suggest a single degenerate (SD) scenario for the latter. However, due to ambiguity in the current models’ DTD predictions, SD progenitors can neither be confirmed as causing high stretch supernovae nor ruled out from contributing to the overall sample.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».