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Enregistrement W3106187084

On the evolution of magnetic white dwarfs

2015· article· en· W3106187084 sur OpenAlexaff
G. Fontaine, B. Freytag, O. Steiner, H.‐G. Ludwig, M. Steffen, Sven Wedemeyer, P. Brassard

Notice bibliographique

RevueWarwick Research Archive Portal (University of Warwick) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite dwarfWhite (mutation)Massive compact halo objectAstrophysicsPhysicsAstronomyBiologyStarsGenetics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the first radiation magnetohydrodynamic simulations of the atmosphere of white dwarf stars. We demonstrate that convective energy transfer is seriously impeded by magnetic fields when the plasma-β parameter, the thermal-to-magnetic-pressure ratio, becomes smaller than unity. The critical field strength that inhibits convection in the photosphere of white dwarfs is in the range B = 1–50 kG, which is much smaller than the typical 1–1000 MG field strengths observed in magnetic white dwarfs, implying that these objects have radiative atmospheres. We have employed evolutionary models to study the cooling process of high-field magnetic white dwarfs, where convection is entirely suppressed during the full evolution (B gsim 10 MG). We find that the inhibition of convection has no effect on cooling rates until the effective temperature (Teff) reaches a value of around 5500 K. In this regime, the standard convective sequences start to deviate from the ones without convection due to the convective coupling between the outer layers and the degenerate reservoir of thermal energy. Since no magnetic white dwarfs are currently known at the low temperatures where this coupling significantly changes the evolution, the effects of magnetism on cooling rates are not expected to be observed. This result contrasts with a recent suggestion that magnetic white dwarfs with Teff lesssim 10,000 K cool significantly slower than non-magnetic degenerates.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations38
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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