Wet extreme mass ratio inspirals may be more common for spaceborne gravitational wave detection
Notice bibliographique
Résumé
Extreme mass ratio inspirals (EMRIs) can be classified as dry EMRIs and wet EMRIs based on their formation mechanisms. Dry (or the ``loss-cone'') EMRIs, previously considered as the main EMRI sources for the Laser Interferometer Space Antenna, are primarily produced by multibody scattering in the nuclear star cluster and gravitational capture. In this work, we highlight an alternative EMRI formation channel: (wet) EMRI formation assisted by the accretion flow around accreting galactic-center massive black holes (MBHs). In this channel, the accretion disk captures stellar-mass black holes that are initially moving on inclined orbits and subsequently drives them to migrate towards the MBH---this process boosts the formation rate of EMRIs in such galaxies by orders of magnitude. Taking into account the fraction ($\mathcal{O}({10}^{\ensuremath{-}2}--{10}^{\ensuremath{-}1})$) of active galactic nuclei where the MBHs are expected to be rapidly accreting, we forecast that wet EMRIs will contribute an important or even dominant fraction of all detectable EMRIs by spaceborne gravitational wave detectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».