60Fe in core-collapse supernovae and prospects for X-ray and gamma-ray detection in supernova remnants
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We investigate 60Fe in massive stars and core-collapse supernovae focussing on uncertainties that influence its production in 15, 20, and 25 M$\odot$ stars at solar metallicity. We find that the 60Fe yield is a monotonic increasing function of the uncertain 59Fe(n, γ)60Fe cross-section and that a factor of 10 reduction in the reaction rate results in a factor of 8–10 reduction in the 60Fe yield, while a factor of 10 increase in the rate increases the yield by a factor of 4–7. We find that none of the 189 simulations we have performed are consistent with a core-collapse supernova triggering the formation of the Solar system, and that only models using 59Fe(n, γ)60Fe cross-section that is less than or equal to that from NON-SMOKER can reproduce the observed 60Fe/26Al line flux ratio in the diffuse interstellar medium. We examine the prospects of detecting old core-collapse supernova remnants (SNRs) in the Milky Way from their gamma-ray emission from the decay of 60Fe, finding that the next generation of gamma-ray missions could be able to discover up to ∼100 such old SNRs as well as measure the 60Fe yields of a handful of known Galactic SNRs. We also predict the X-ray spectrum that is produced by atomic transitions in 60Co following its ionization by internal conversion and give theoretical X-ray line fluxes as a function of remnant age as well as the Doppler and fine-structure line broadening effects. The X-ray emission presents an interesting prospect for addressing the missing SNR problem with future X-ray missions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».