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Enregistrement W2751202491 · doi:10.1051/epjconf/201715203013

Core overshoot and convection in δ Scuti and γ Doradus stars

2017· article· en· W2751202491 sur OpenAlexaff
Catherine Lovekin, Joyce Ann Guzik

Notice bibliographique

RevueEPJ Web of Conferences · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesScience Mission DirectorateNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésStarsPhysicsConvectionAstrophysicsRotation (mathematics)Overshoot (microwave communication)Convection zoneAsteroseismologyMechanicsGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of rotation on pulsation in δ Scuti and γ Doradus stars are poorly understood. Stars in this mass range span the transition from convective envelopes to convective cores, and realistic models of convection are thus a key part of understanding these stars. In this work, we use 2D asteroseismic modelling of 5 stars observed with the Kepler spacecraft to provide constraints on the age, mass, rotation rate, and convective core overshoot. We use Period04 to calculate the frequencies based on short cadence Kepler observations of five γ Doradus and δ Scuti stars. We fit these stars with rotating models calculated using MESA and adiabatic pulsation frequencies calculated with GYRE. Comparison of these models with the pulsation frequencies of three stars observed with Kepler allowed us to place constraints on the age, mass, and rotation rate of these stars. All frequencies not identified as possible combinations were compared to theoretical frequencies calculated using models including the effects of rotation and overshoot. The best fitting models for all five stars are slowly rotating at the best fitting age and have moderate convective core overshoot. In this work, we will discuss the results of the frequency extraction and fitting process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,134
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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