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Enregistrement W2900012308 · doi:10.1051/0004-6361/201834146

Binarity among CEMP-no stars: an indication of multiple formation pathways?

2018· article· en· W2900012308 sur OpenAlexaff
Anke Arentsen, Else Starkenburg, Matthew Shetrone, Kim A. Venn, É. Depagne, Alan W. McConnachie

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Space Agency
Mots-clésStarsAstrophysicsPhysicsAbundance (ecology)Binary numberBinary systemBinary starRadial velocityPopulationBiologyEcologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon-enhanced metal-poor (CEMP) stars comprise a high percentage of stars at the lowest metallicities. The stars in the CEMP-no subcategory do not show any s -process enhancement and therefore cannot easily be explained by transfer of carbon and s -process elements from a binary AGB companion. We have performed radial velocity monitoring of a sample of 22 CEMP-no stars to further study the role that binarity plays in this type of CEMP star. We find four new binary CEMP-no stars based on their radial velocity variations; this significantly enlarges the population of known binaries to a total of 11. One of the new stars found to be in a binary system is HE 0107–5240, which is one of the most iron-poor stars known. This supports the binary transfer model for the origin of the abundance pattern of this star. We find a difference in binary fraction in our sample that depends on the absolute carbon abundance, with a binary fraction of 47 +15 −14 % for stars with a higher absolute carbon abundance and 18 +14 −9 % for stars with a lower absolute carbon abundance. This might imply a relation between a high carbon abundance and the binarity of a metal-poor star. Although binarity does not equate to mass transfer, there is a possibility that a CEMP-no star in a binary system has been polluted, and care has to be taken in the interpretation of their abundance patterns. We furthermore demonstrate the potential of Gaia of discovering additional binary candidates.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations77
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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