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Enregistrement W3119014998 · doi:10.3847/1538-4357/abe59e

Mass Ejection in Failed Supernovae: Equation of State and Neutrino Loss Dependence

2021· article· en· W3119014998 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeutrinoEjectaSupernovaEquation of stateType II supernovaSupergiantObservableStellar structureStarsNucleosynthesis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A failed core-collapse supernova from a nonrotating progenitor can eject mass due to a weakening of gravity associated with neutrino emission from the protoneutron star. This mechanism yields observable transients and sets an upper limit on the mass of the black hole (BH) remnant. Previous global simulations of this mechanism have included neutrino losses parametrically, however, with direct implications for the ejecta mass and energy. Here we evolve the inner supernova core with a spherically symmetric, general-relativistic neutrino radiation-hydrodynamic code until BH formation. We then use the result in a Newtonian code that follows the response of the outer layers of the star to the change in gravity and resolves the surface pressure scale height. We find that the dense-matter equation of state (EOS) can introduce a factor of ∼2 variation in gravitational mass lost to neutrinos, with a stiff EOS matching previous parametric results and a soft EOS yielding lower ejecta masses and energies by a factor of several. This difference is caused primarily by the longer time to BH formation in stiffer EOSs. With a soft EOS, our red and yellow supergiant progenitors fail to unbind mass if hydrogen recombination energy is not included. Using a linear ramp in time for mass-energy lost to neutrinos (with suitable parameters) yields a stellar response within ∼10% of that obtained using the detailed history of neutrino losses. Our results imply quantitative but not qualitative modifications to previous predictions for shock breakout, plateau emission, and final BH masses from these events.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations31
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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