Oscillation mode lifetimes of red giants observed during the initial and first anticentre long run of CoRoT
Notice bibliographique
Résumé
Context. Long timeseries of data increase the frequency resolution in the power spectrum. This allows for resolving stochastically excited modes with long mode lifetimes, as well as features that are close together in frequency. The CoRoT fields observed during the initial run and second long run partly overlap, and stars in this overlapping field observed in both runs are used to create timeseries with a longer timespan than available from the individual runs. Aims. We aim to measure the mode lifetimes of red giants and compare them with theoretical predictions. We also investigate the dependence of the mode lifetimes on frequency and the degree of the oscillation modes. Methods. We perform simulations to investigate the influence of the gap in the data between the initial and second long run, the total length of the run and the signal-to-noise ratio on the measured mode lifetime. This provides us with a correction factor to apply to the mode lifetimes measured from a maximum likelihood fit to the oscillation frequencies. Results. We find that the length of the timeseries, the signal-to-noise ratio and possible gaps do have a non-negligible effect on the measurements of the mode lifetime of stochastically excited oscillation modes, but we can correct for it. For the four stars for which we can perform a fit of the oscillation frequencies, we find that the mode lifetimes depend on frequency and on degree of the mode, which quantitatively agrees with theoretical predictions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».