The Nickel Mass Distribution of Stripped-envelope Supernovae: Implications for Additional Power Sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We perform a systematic study of the 56Ni mass (M Ni) of 27 stripped-envelope supernovae (SESNe) by modeling their light-curve tails, highlighting that use of “Arnett’s rule” overestimates M Ni for SESNe by a factor of ∼2. Recently, Khatami & Kasen presented a new model relating the peak time (t p) and luminosity (L p) of a radioactively powered supernova to its M Ni that addresses several limitations of Arnett-like models, but depends on a dimensionless parameter, β. Using observed t p, L p, and tail-measured M Ni values for 27 SESNe, we observationally calibrate β for the first time. Despite scatter, we demonstrate that the model of Khatami & Kasen with empirically calibrated β values provides significantly improved measurements of M Ni when only photospheric data are available. However, these observationally constrained β values are systematically lower than those inferred from numerical simulations, primarily because the observed sample has significantly higher (0.2–0.4 dex) L p for a given M Ni. While effects due to composition, mixing, and asymmetry can increase L p none can explain the systematically low β values. However, the discrepancy can be alleviated if ∼7%–50% of L p for the observed sample comes from sources other than radioactive decay. Either shock cooling or magnetar spin-down could provide the requisite luminosity. Finally, we find that even with our improved measurements, the M Ni values of SESNe are still a factor of ∼3 larger than those of hydrogen-rich Type II SNe, indicating that these supernovae are inherently different in terms of the initial mass distributions of their progenitors or their explosion mechanisms.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».