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Enregistrement W4221167645 · doi:10.3847/1538-4357/ac75f0

Weak Mass Loss from the Red Supergiant Progenitor of the Type II SN 2021yja

2022· article· en· W4221167645 sur OpenAlexaff
G. Hosseinzadeh, C. D. Kilpatrick, Yize Dong, David J. Sand, Jennifer E. Andrews, K. Azalee Bostroem, Daryl Janzen, J. Jencson, M. Lundquist, Jeniveve Pearson, S. Valenti, S. Wyatt, J. Burke, D. Hiramatsu, D. A. Howell, C. McCully, Megan Newsome, Estefania Padilla Gonzalez, C. Pellegrino, G. Terreran, Katie Auchettl, Kyle W. Davis, R. J. Foley, Hao-Yu Miao, Y. C. Pan, A. Rest, M. R. Siebert, K. Taggart, B. Tucker, Feng Lin Cyrus Leung, Jonathan Swift, J. P. Anderson, C. Ashall, S. Benetti, P. J. Brown, R. Cartier, T. W. Chen, M. Della Valle, L. Galbany, Sebastián Gómez, M. Gromadzki, J. Haislip, E. Y. Hsiao, C. Inserra, Saurabh W. Jha, T. Killestein, Vladimir Kouprianov, Alexandra Kozyreva, T. E. Müller-Bravo, M. Nicholl, E. Paraskeva, D. Reichart, S. D. Ryder, Melissa Shahbandeh, B. J. Shappee, Nathan Smith, D. R. Young

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGamma-ray bursts and supernovae
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityJet Propulsion LaboratoryMinistério da Ciência, Tecnologia, Inovações e ComunicaçõesKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoNASA Exoplanet Science InstituteW. M. Keck FoundationSpace Telescope Science InstituteNational Science FoundationUniversity of WashingtonScience and Technology Facilities CouncilMichigan State UniversityAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloWashington Research FoundationNuclear Safety and Security CommissionGordon and Betty Moore FoundationUniversity of North Carolina at Chapel HillCalifornia Institute of Technology
Mots-clésSupernovaRed supergiantPhysicsAstrophysicsSupergiantLight curveProgenitorLuminosityPair-instability supernovaGalaxyAstronomyEjectaStarsProgenitor cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present high-cadence optical, ultraviolet (UV), and near-infrared data of the nearby ( D ≈ 23 Mpc) Type II supernova (SN) 2021yja. Many Type II SNe show signs of interaction with circumstellar material (CSM) during the first few days after explosion, implying that their red supergiant (RSG) progenitors experience episodic or eruptive mass loss. However, because it is difficult to discover SNe early, the diversity of CSM configurations in RSGs has not been fully mapped. SN 2021yja, first detected within ≈ 5.4 hours of explosion, shows some signatures of CSM interaction (high UV luminosity and radio and x-ray emission) but without the narrow emission lines or early light-curve peak that can accompany CSM. Here we analyze the densely sampled early light curve and spectral series of this nearby SN to infer the properties of its progenitor and CSM. We find that the most likely progenitor was an RSG with an extended envelope, encompassed by low-density CSM. We also present archival Hubble Space Telescope imaging of the host galaxy of SN 2021yja, which allows us to place a stringent upper limit of ≲ 9 M ☉ on the progenitor mass. However, this is in tension with some aspects of the SN evolution, which point to a more massive progenitor. Our analysis highlights the need to consider progenitor structure when making inferences about CSM properties, and that a comprehensive view of CSM tracers should be made to give a fuller view of the last years of RSG evolution.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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