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Enregistrement W2969250762 · doi:10.1093/mnras/stz2273

Monte Carlo simulations of polarimetric and light variability from corotating interaction regions in hot stellar winds

2019· article· en· W2969250762 sur OpenAlexafffund
Danny Carlos-Leblanc, Nicole St‐Louis, Jon E. Bjorkman, Richard Ignace

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Foundation for InnovationMinistère de l'Économie, de la Science et de l'Innovation - QuébecUniversité de MontréalNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsMonte Carlo methodRadiative transferLight curveAstrophysicsStarsPolarization (electrochemistry)Computational physicsPolarimetryGaussianScatteringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We use a 3D Monte Carlo radiative transfer code to study the polarimetric and photometric variability from stationary corotating interaction regions (CIR) in the wind of massive stars. Our CIRs are approximated by Archimedean spirals of higher (or lower) density formed in a spherical wind originating from the star and we also made allowance for a bright Gaussian spot at the base of the CIR. Comparing results from our code to previous analytical calculations in the optically thin case, we find differences which we attribute mainly to a better estimation of the total unpolarized flux reaching the observer. In the optically thick case, the differences with the analytical calculations are much larger, as multiple scattering introduces additional complexities including occultation effects. The addition of a Gaussian spot does not alter the shape of the polarization curve significantly but does create a small excess in polarization. On the other hand, the effect can be larger on the light curve and can become dominant over the resulting CIR, depending on the spot parameters and density of the wind.

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)0,004
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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