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Enregistrement W2944065958 · doi:10.3847/1538-4357/ab3291

The Lanthanide Fraction Distribution in Metal-poor Stars: A Test of Neutron Star Mergers as the Dominant r-process Site

2019· article· en· W2944065958 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKilonovaNeutron starEjectar-processLanthanideStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multimessenger observations of the neutron star merger GW170817 and its kilonova proved that neutron star mergers can synthesize large quantities of r-process elements. If neutron star mergers in fact dominate all r-process element production, then the distribution of kilonova ejecta compositions should match the distribution of r-process abundance patterns observed in stars. The lanthanide fraction (X La) is a measurable quantity in both kilonovae and metal-poor stars, but it has not previously been explicitly calculated for stars. Here we compute the lanthanide fraction distribution of metal-poor stars ([Fe/H] < − 2.5) to enable comparison to current and future kilonovae. The full distribution peaks at log X La ∼ −1.8, but r-process-enhanced stars ([Eu/Fe] > 0.7) have distinctly higher lanthanide fractions: . We review observations of GW170817 and find general consensus that the total , somewhat lower than the typical metal-poor star and inconsistent with the most highly r-enhanced stars. For neutron star mergers to remain viable as the dominant r-process site, future kilonova observations should be preferentially lanthanide-rich (including a population of ∼10% with ). These high-X La kilonovae may be fainter and more rapidly evolving than GW170817, posing a challenge for discovery and follow-up observations. Both optical and (mid-)infrared observations will be required to robustly constrain kilonova lanthanide fractions. If such high-X La kilonovae are not found in the next few years, that likely implies that the stars with the highest r-process enhancements have a different origin for their r-process elements.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations59
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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