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Enregistrement W2950669467 · doi:10.1093/mnras/stz440

Can supernova kicks trigger EMRIs in the Galactic Centre?

2019· article· en· W2950669467 sur OpenAlexfundno aff
Elisa Bortolas, Michela Mapelli

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondation MeracEuropean Research CouncilInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsNational Science FoundationIstituto Nazionale di AstrofisicaMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaAustrian Science FundSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésPhysicsSupernovaSupermassive black holeAstrophysicsAstronomyNeutron starMilky WayGravitational waveStarsCompact starGalaxyBlack hole (networking)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most promising gravitational wave (GW) sources detectable by the forthcoming LISA observatory are the so-called extreme-mass ratio inspirals (EMRIs), i.e. GW-driven inspirals of stellar-mass compact objects on to supermassive black holes (SMBHs). In this paper, we suggest that supernova (SN) kicks may trigger EMRIs in galactic nuclei by scattering newborn stellar black holes and neutron stars on extremely eccentric orbits; as a consequence, the time-scale over which these compact objects are expected to inspiral on to the central SMBH via GW emission may become shorter than the time-scale for other orbital perturbations to occur. By applying this argument to the Galactic Centre, we show that the S-cluster and the clockwise disc are optimal regions for the generation of such events: one SN out of ∼104 (∼105) occurring in the S-cluster (clockwise disc) is expected to induce an EMRI. If we assume that the natal kicks affecting stellar black holes are significantly slower than those experienced by neutron stars, we find that most SN-driven EMRIs involve neutron stars. We further estimate the time spanning from the SN to the final plunge on to the SMBH to be of the order of few Myr. Finally, we extrapolate the rate of SN-driven EMRIs per Milky Way to be up to 10−8 yr−1, thus we expect that LISA will detect up to a few tens of SN-driven EMRIs every year.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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