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Enregistrement W2791445767 · doi:10.3847/1538-4357/aab3d4

Aspherical Supernovae: Effects on Early Light Curves

2018· article· en· W2791445767 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEjectaLight curveAdiabatic processMixing (physics)BreakoutLuminosityShock (circulatory)Polytropic processPhoton

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Early light from core-collapse supernovae, now detectable in high-cadence surveys, holds clues to a star and its environment just before it explodes. However, effects that alter the early light have not been fully explored. We highlight the possibility of nonradial flows at the time of shock breakout. These develop in sufficiently nonspherical explosions if the progenitor is not too diffuse. When they do develop, nonradial flows limit ejecta speeds and cause ejecta–ejecta collisions. We explore these phenomena and their observational implications using global, axisymmetric, nonrelativistic FLASH simulations of simplified polytropic progenitors, which we scale to representative stars. We develop a method to track photon production within the ejecta, enabling us to estimate band-dependent light curves from adiabatic simulations. Immediate breakout emission becomes hidden as an oblique flow develops. Nonspherical effects lead the shock-heated ejecta to release a more constant luminosity at a higher, evolving color temperature at early times, effectively mixing breakout light with the early light curve. Collisions between nonradial ejecta thermalize a small fraction of the explosion energy; we will address emission from these collisions in a subsequent paper.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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