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Enregistrement W2793184590 · doi:10.6000/1927-5129.2018.14.01

Relation between Luminosity and Surface Rotation of Spotted Stars

2018· article· en· W2793184590 sur OpenAlexvenueno aff
Ingila Rahim, Muhammad Rashid Ansari

Notice bibliographique

RevueJournal of Basic & Applied Sciences · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsStarsAstrophysicsLuminosityRotation (mathematics)Rotation periodEffective temperatureDifferential rotationMain sequenceAstronomyMathematicsGeometryGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This communications explores the existence of a possible relationship between Luminosity and surface rotation for the study of the evolution of spotted stars using the data of Kepler’s and DI spotted stars. For the determination of such a relationship between luminosity and rotation the dependency of rotational shear on effective temperature is to be reviewed first. The strong dependence of rotational shear on the effective temperature in the range of 3000K and 6000K is confirmed by a power law. This dependence in turn introduces rotation as an evolutionary parameter for the study of the evolution of spotted stars. Multivariate Linear regression, Log-Log multivariate and Nonlinear Multivariate (2, 2) Degree models are constructed to determine the Luminosity of Kepler’s and Doppler imaging spotted stars with rotational shear, relative differential rotation and radius as independent variables. In this regard Log-Log model and Nonlinear Multivariate (2, 2) Degree model is best suited as compared to the linear model. In the next stage Log-Log model is applied to the main sequence Kepler’s stars (excluding giants) and also to the stars in the individual spectral classes A, F, G, K, and M. The model appears best for main sequence stars and also for the stars in the individual classes F-M. Applying the model on DI spotted stars the standard errors indicate that the adequacy of the model for DI spotted stars data is weak. A description of stellar motions and description of data and model used is given in the introduction.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,201

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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