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Enregistrement W3103315571 · doi:10.1051/0004-6361/201117310/pdf

Solution to the problem of the surface gravity distribution of cool DA white dwarfs from improved 3D model atmospheres

2011· article· en· W3103315571 sur OpenAlexaff
Pier-Emmanuel Tremblay, H.‐G. Ludwig, M. Steffen, P. Bergeron, B. Freytag

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite dwarfSurface gravityConvectionPhysicsRadiative transferEffective temperatureAstrophysicsSpectral lineBrown dwarfMixing (physics)StarsAtmosphere (unit)Main sequenceConvective mixingThermodynamicsAstronomyQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surface gravities of cool (Teff < 13 000 K) hydrogen-atmosphere DA white dwarfs, determined from spectroscopic analyses, are found to be significantly higher than the canonical value of log g ~ 8 expected for these stars. It was recently concluded that a problem with the treatment of convective energy transport within the framework of the mixing-length theory was the most plausible explanation for this high-log g problem. We pursue the investigation of this discrepancy by computing model spectra of cool convective white dwarfs from a small sequence (11 300 K < Teff < 12 800 K) of 3D hydrodynamical model atmospheres, which feature a sophisticated treatment of convection and radiative transfer. Our approach is to proceed with a differential analysis between 3D and standard 1D models. We find that the 3D spectra predict significantly lower surface gravities, with corrections of the right amplitude as a function of effective temperature to obtain values of log g ~ 8 on average. We conclude that the surface gravity distribution of cool convective DA white dwarfs is much closer to that of hotter radiative objects when using, for the treatment of the convection, 3D models instead of the mixing-length framework.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations59
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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