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Enregistrement W3000864472 · doi:10.1093/mnras/staa237

The effects of surface fossil magnetic fields on massive star evolution – II. Implementation of magnetic braking in mesa and implications for the evolution of surface rotation in OB stars

2020· article· en· W3000864472 sur OpenAlexafffund
Z. Keszthelyi, G. Meynet, M. E. Shultz, Alexandre David-Uraz, Asif ud‐Doula, R. H. D. Townsend, G. A. Wade, C. Georgy, V. Pétit, S. P. Owocki

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSmithsonian Astrophysical ObservatorySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungSmithsonian InstitutionUniversity of DelawareNational Aeronautics and Space AdministrationSpace Telescope Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsStarsAstrophysicsAngular momentumStar (game theory)Stellar rotationRotation (mathematics)Magnetic fieldRotation periodOmegaStellar evolutionClassical mechanicsGeometryQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The time evolution of angular momentum and surface rotation of massive stars are strongly influenced by fossil magnetic fields via magnetic braking. We present a new module containing a simple, comprehensive implementation of such a field at the surface of a massive star within the Modules for Experiments in Stellar Astrophysics (mesa) software instrument. We test two limiting scenarios for magnetic braking: distributing the angular momentum loss throughout the star in the first case, and restricting the angular momentum loss to a surface reservoir in the second case. We perform a systematic investigation of the rotational evolution using a grid of OB star models with surface magnetic fields (M⋆ = 5–60 M⊙, Ω/Ωcrit = 0.2–1.0, Bp = 1–20 kG). We then employ a representative grid of B-type star models (M⋆ = 5, 10, 15 M⊙, Ω/Ωcrit = 0.2, 0.5, 0.8, Bp = 1, 3, 10, 30 kG) to compare to the results of a recent self-consistent analysis of the sample of known magnetic B-type stars. We infer that magnetic massive stars arrive at the zero-age main sequence (ZAMS) with a range of rotation rates, rather than with one common value. In particular, some stars are required to have close-to-critical rotation at the ZAMS. However, magnetic braking yields surface rotation rates converging to a common low value, making it difficult to infer the initial rotation rates of evolved, slowly rotating stars.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations56
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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