Stellar Multiplicity Meets Stellar Evolution and Metallicity: The APOGEE View
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use the multi-epoch radial velocities acquired by the Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE) survey to perform a large-scale statistical study of stellar multiplicity for field stars in the Milky Way, spanning the evolutionary phases between the main sequence (MS) and the red clump. We show that the distribution of maximum radial velocity shifts (ΔRV max ) for APOGEE targets is a strong function of log g , with MS stars showing ΔRV max as high as ∼300 , and steadily dropping down to ∼30 for log g ∼ 0, as stars climb up the red giant branch (RGB). Red clump stars show a distribution of ΔRV max values comparable to that of stars at the tip of the RGB, implying they have similar multiplicity characteristics. The observed attrition of high ΔRV max systems in the RGB is consistent with a lognormal period distribution in the MS and a multiplicity fraction of 0.35, which is truncated at an increasing period as stars become physically larger and undergo mass transfer after Roche Lobe overflow during H-shell burning. The ΔRV max distributions also show that the multiplicity characteristics of field stars are metallicity-dependent, with metal-poor ([Fe/H] ≲ −0.5) stars having a multiplicity fraction a factor of 2–3 higher than metal-rich ([Fe/H] ≳ 0.0) stars. This has profound implications for the formation rates of interacting binaries observed by astronomical transient surveys and gravitational wave detectors, as well as the habitability of circumbinary planets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».