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Enregistrement W2917550843 · doi:10.1093/mnras/stz772

The effects of surface fossil magnetic fields on massive star evolution: I. Magnetic field evolution, mass-loss quenching, and magnetic braking

2019· article· en· W2917550843 sur OpenAlexafffund
Z. Keszthelyi, G. Meynet, C. Georgy, G. A. Wade, V. Pétit, Alexandre David-Uraz

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsMagnetic fieldAstrophysicsEddy current brakeQuenching (fluorescence)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Surface magnetic fields have a strong impact on stellar mass loss and rotation and, as a consequence, on the evolution of massive stars. In this work, we study the influence of an evolving dipolar surface fossil magnetic field with an initial field strength of 4 kG on the characteristics of 15 M⊙ solar metallicity models using the Geneva stellar evolution code. Non-rotating and rotating models considering two different scenarios for internal angular momentum transport are computed, including magnetic field evolution, mass-loss quenching, and magnetic braking. Magnetic field evolution results in weakening the initially strong magnetic field; however, in our models, an observable magnetic field is still maintained as the star evolves towards the red supergiant phase. At the given initial mass of the models, mass-loss quenching is modest. Magnetic braking greatly enhances chemical element mixing if radial differential rotation is allowed for; on the other hand, the inclusion of surface magnetic fields yields a lower surface enrichment in the case of near solid-body rotation. Models including surface magnetic fields show notably different trends on the Hunter diagram (plotting nitrogen abundance versus vsin i) compared to those that do not. The magnetic models agree qualitatively with the anomalous ‘Group 2 stars’, showing slow surface rotation and high surface nitrogen enhancement on the main sequence.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,178 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations71
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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