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Enregistrement W3130795358 · doi:10.3847/1538-4357/abfaf9

On the Evolution of Supermassive Primordial Stars in Cosmological Flows

2021· article· en· W3130795358 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupermassive black holeHaloAccretion (finance)StarsRadiative transferStellar evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Primordial supermassive stars (SMSs) formed in atomic-cooling halos at z ∼ 15–20 are leading candidates for the seeds of the first quasars. Past numerical studies of the evolution of SMSs have typically assumed constant accretion rates rather than the highly variable flows in which they form. We model the evolution of SMSs in the cosmological flows that create them using the Kepler stellar evolution and implicit hydrodynamics code. We find that they reach masses of 1 − 2 × 105 M⊙ before undergoing direct collapse to black holes (DCBHs) during or at the end of their main-sequence hydrogen burning, at 1–1.5 Myr, regardless of halo mass, spin, or merger history. We also find that realistic, highly variable accretion histories allow for a much greater diversity of supermassive stellar structures, including in some cases largely thermally relaxed objects, which may provide a significant source of radiative feedback. Our models indicate that the accretion histories predicted for purely atomic-cooling halos may impose a narrow spectrum of masses on the seeds of the first massive quasars; however, further studies incorporating realistic feedback will be essential in order to confirm whether or not this holds true in all cases. Our results also indicate that multiple SMSs at disparate stages of evolution can form in these halos, raising the possibility of SMS binaries and supermassive X-ray binaries, as well as DCBH mergers that could be detected by LISA.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations32
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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