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Enregistrement W2963720072 · doi:10.1017/s1743921315007838

Monte Carlo modeling of globular star clusters: many primordial binaries and IMBH formation

2014· article· en· W2963720072 sur OpenAlexafffund
Mirek Giersz, Nathan W. C. Leigh, Michael Marks, Arkadiusz Hypki, Abbas Askar

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGlobular clusterPhysicsAstrophysicsIntermediate-mass black holeMass segregationStar clusterBlack hole (networking)Cluster (spacecraft)StarsAccretion (finance)Blue stragglerMass ratioBinary numberSpin-flip

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We will discuss the evolution of star clusters with a large initial binary fraction, up to 95%. The initial binary population is chosen to follow the invariant orbital-parameter distributions suggested by Kroupa (1995). The Monte Carlo MOCCA simulations of star cluster evolution are compared to the observations of Milone et al. (2012) for photometric binaries. It is demonstrated that the observed dependence on cluster mass of both the binary fraction and the ratio of the binary fractions inside and outside of the half mass radius are well recovered by the MOCCA simulations. This is due to a rapid decrease in the initial binary fraction due to the strong density-dependent destruction of wide binaries described by Marks, Kroupa & Oh (2011). We also discuss a new scenario for the formation of intermediate mass black holes in dense star clusters. In this scenario, intermediate mass black holes are formed as a result of dynamical interactions of hard binaries containing a stellar mass black hole, with other stars and binaries. We will discuss the necessary conditions to initiate the process of intermediate mass black hole formation and the dependence of its mass accretion rate on the global cluster properties.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,196
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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