The Luminosity Function of Red Supergiants in M31
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The mass-loss rates of red supergiant stars (RSGs) are poorly constrained by direct measurements, and yet the subsequent evolution of these stars depends critically on how much mass is lost during the RSG phase. In 2012 the Geneva evolutionary group updated their mass-loss prescription for RSGs with the result that a 20 M ⊙ star now loses 10 times more mass during the RSG phase than in the older models. Thus, higher-mass RSGs evolve back through a second yellow supergiant phase rather than exploding as Type II-P supernovae, in accord with recent observations (the so-called “RSG Problem”). Still, even much larger mass-loss rates during the RSG phase cannot be ruled out by direct measurements of their current dust-production rates, as such mass loss is episodic. Here, we test the models by deriving a luminosity function for RSGs in the nearby spiral galaxy, M31, which is sensitive to the total mass loss during the RSG phase. We carefully separate RSGs from asymptotic giant branch stars in the color–magnitude diagram following the recent method exploited by Yang and collaborators in their Small Magellanic Cloud studies. Comparing our resulting luminosity function with that predicted by the evolutionary models shows that the new prescription for RSG mass loss does an excellent job of matching the observations, and we can readily rule out significantly larger values.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».