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Enregistrement W3163620718 · doi:10.1093/mnras/stab1428

Effect of mass-loss due to stellar winds on the formation of supermassive black hole seeds in dense nuclear star clusters

2021· article· en· W3163620718 sur OpenAlexafffund
Arpan Das, D. R. G. Schleicher, Shantanu Basu, Tjarda Boekholt

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesMitacsNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionCentro de Astrofísica y Tecnologías AfinesEngineering Research CentersCompute Canada
Mots-clésPhysicsSupermassive black holeAstrophysicsAccretion (finance)MetallicityRedshiftStarsQuasarStellar massStar formationGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The observations of high-redshifts quasars at z ≳ 6 have revealed that supermassive black holes (SMBHs) of mass $\sim 10^9\, \mathrm{M_{\odot }}$ were already in place within the first ∼Gyr after the big bang. Supermassive stars (SMSs) with masses $10^{3-5}\, \mathrm{M_{\odot }}$ are potential seeds for these observed SMBHs. A possible formation channel of these SMSs is the interplay of gas accretion and runaway stellar collisions inside dense nuclear star clusters (NSCs). However, mass-loss due to stellar winds could be an important limitation for the formation of the SMSs and affect the final mass. In this paper, we study the effect of mass-loss driven by stellar winds on the formation and evolution of SMSs in dense NSCs using idealized N-body simulations. Considering different accretion scenarios, we have studied the effect of the mass-loss rates over a wide range of metallicities Z* = [.001–1]Z⊙ and Eddington factors $f_{\rm Edd}=L_\ast /L_{\mathrm{Edd}}=0.5,0.7,\, \,\mathrm{ and}\, 0.9$. For a high accretion rate of $10^{-4}\, \mathrm{M_{\odot }yr^{-1}}$, SMSs with masses $\gtrsim 10^3\, \mathrm{M_{\odot }yr^{-1}}$ could be formed even in a high metallicity environment. For a lower accretion rate of $10^{-5}\, \mathrm{M_{\odot }yr^{-1}}$, SMSs of masses $\sim 10^{3-4}\, \mathrm{M_{\odot }}$ can be formed for all adopted values of Z* and fEdd, except for Z* = Z⊙ and fEdd = 0.7 or 0.9. For Eddington accretion, SMSs of masses $\sim 10^3\, \mathrm{M_{\odot }}$ can be formed in low metallicity environments with Z* ≲ 0.01 Z⊙. The most massive SMSs of masses $\sim 10^5\, \mathrm{M_{\odot }}$ can be formed for Bondi–Hoyle accretion in environments with Z* ≲ 0.5 Z⊙. An intermediate regime is likely to exist where the mass-loss from the winds might no longer be relevant, while the kinetic energy deposition from the wind could still inhibit the formation of a very massive object.

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)0,003
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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