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Enregistrement W4211046729 · doi:10.1017/s1743921308020401

Massive Binaries

2007· article· en· W4211046729 sur OpenAlexaff
A. F. J. Moffat

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsStarsAstrophysicsAstronomyStar clusterStellar evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As with all binaries, those that contain massive stars reveal various degrees of interaction, depending mainly on orbital separation and age, although things happen much faster in massive binaries. Those massive binaries with initial periods exceeding ~10 years generally only interact via wind-wind collisions, with little or no effect on their subsequent evolution (unless located in dense clusters). Shorter-period systems show even stronger wind-wind collisions as a rule, but also interact more directly via Roche Lobe Overflow or Common Envelope, with dramatic effects on their evolution. If we didn't have binaries among massive stars, we would be missing a whole host of interesting phenomena in the Universe, such as sources of enhanced stellar X-ray or non-thermal radio emission, WR dust-spirals, inverse mass-ratios, very rapid spin, rejuvenation and massive blue-stragglers, enhanced cluster dynamics, many runaways and possibly even SMBHs and GRBs! On the other hand, non(or little)-interacting massive binaries are also useful to provide information on Star-Formation processes and determination of stellar parameters (such as the mass) that would otherwise be difficult or impossible to obtain from single stars. In this review, I highlight some of the developments that have occurred during the past few years since the last IAU Symposium on Massive Stars in 2002.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,006

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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