Relation between Luminosity and Surface Rotation of Spotted Stars
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».