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Enregistrement W2902739867 · doi:10.3847/2041-8213/aaf4ed

Observations of Spin-down in Post-mass-transfer Stars and the Possibility for Blue Straggler Gyrochronology

2018· article· en· W2902739867 sur OpenAlexaff
Emily Leiner, Robert D. Mathieu, Natalie M. Gosnell, Alison Sills

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlue stragglerStarsAngular momentumAstrophysicsPhysicsMass transferRotation (mathematics)Main sequenceAstronomyStar clusterGeometryClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Blue stragglers and other mass transfer/collision products are likely born with rapid rotation rates due to angular momentum transfer during mass-transfer, merger, or collisional formation. However, less is known about the angular momentum evolution of these stars as they age. Here we compare rotation rates and post-formation ages of mass-transfer products to models of angular momentum evolution for normal main-sequence (MS) stars and collisionally formed blue stragglers. In our sample, we include both F- and G-type blue stragglers in the cluster NGC 188 and post-mass-transfer GK MS stars in the field, all binaries with white dwarf (WD) companions. We compare ages derived from WD cooling models to photometric rotation periods and/or spectral v sin i measurements. We demonstrate that these systems have rapid rotation rates soon after formation. They then spin down as they age, much like standard solar-type MS stars do. We discuss the physical implications of this result, which suggests that the spin-down of post-mass transfer stars can be described by standard magnetic-braking prescriptions. This opens up the possibility of using gyrochronology as a method to determine the time since formation of blue straggler stars and other post-mass-transfer binaries.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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