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Enregistrement W3215962913 · doi:10.3847/1538-4357/ac236c

Constraining Progenitors of Observed Low-mass X-ray Binaries Using Convection and Rotation-Boosted Magnetic Braking

2021· article· en· W3215962913 sur OpenAlexafffund
Kenny Van, Natalia Ivanova

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysical Phenomena and Observations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAstrophysicsPhysicsLow MassPopulationMass transferRotation (mathematics)Binary numberStellar massAstronomyStarsStar formationMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a new method for constraining the mass transfer evolution of low-mass X-ray binaries (LMXBs)—a reverse population synthesis technique. This is done using the detailed 1D stellar evolution code MESA (Modules for Experiments in Stellar Astrophysics) to evolve a high-resolution grid of binary systems spanning a comprehensive range of initial donor masses and orbital periods. We use the recently developed convection and rotation-boosted (CARB) magnetic braking scheme. The CARB magnetic braking scheme is the only magnetic braking prescription capable of reproducing an entire sample of well-studied persistent LMXBs—those with mass ratios, periods, and mass transfer rates that have been observationally determined. Using the reverse population synthesis technique, where we follow any simulated system that successfully reproduces an observed LMXB backward, we have constrained possible progenitors for each observed well-studied persistent LMXB. We also determined that the minimum number of LMXB formations in the Milky Way is 1500 per Gyr if we exclude Cyg X-2. For Cyg X-2, the most likely formation rate is 9000 LMXB Gyr−1. The technique we describe can be applied to any observed LMXB with well-constrained mass ratio, period, and mass transfer rate. With the upcoming GAIA DR3 containing information on binary systems, this technique can be applied to the data release to search for progenitors of observed persistent LMXBs.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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