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Enregistrement W3140924103 · doi:10.1093/mnras/stab1415

Probing supermassive stars and massive black hole seeds through gravitational wave inspirals

2021· article· en· W3140924103 sur OpenAlexaff
Yael Raveh, Yonadav Barry Ginat, Hagai B. Perets, Tyrone E. Woods

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsSupermassive black holeGravitational waveStarsAstrophysicsAstronomyBlack hole (networking)Gravitational energyStellar black holeGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We propose a novel source of gravitational wave (GW) emission: the inspirals of compact fragments inside primordial supermassive stars (SMSs). Such systems are thought to be an essential channel in the as-yet little understood formation of supermassive black holes. One model suggests that high accretion rates of 0.1–1 M⊙ yr−1 attainable in atomically cooled primordial haloes can lead to the formation of a nuclear-burning SMS. This will ultimately undergo collapse through a relativistic instability, leaving a massive black hole remnant. Recent simulations suggest that supermassive stars rarely form in isolation, and that companion stars and even black holes formed may be captured/accreted and inspiral to the SMS core due to gas dynamical friction. Here, we explore the GW emission produced from such inspirals, which could probe the formation and evolution of SMS and seeds of the first supermassive black holes. We use a semi-analytic gas-dynamical friction model of the inspirals in the SMS to characterize their properties. We find such sources could potentially be observable by upcoming space-born GW-detectors at their formation redshifts with the benefit of gravitational lensing. Mergers within closely related quasi-stars may produce a much stronger signal, though disambiguating such events from other high-z events may prove challenging.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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