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Enregistrement W4280536472 · doi:10.1093/mnras/stad1373

Binary black holes population and cosmology in new lights: signature of PISN mass and formation channel in GWTC-3

2023· article· en· W4280536472 sur OpenAlexafffund
Christos Karathanasis, Suvodip Mukherjee, S. Mastrogiovanni

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensPerimeter Institute
Organismes subventionnairesCollege of Natural Resources and Sciences, Humboldt State UniversityCentres de Recerca de CatalunyaMinistry of Colleges and UniversitiesInstitut de Física d'Altes EnergiesInstitut Périmètre de physique théoriqueCentre National de la Recherche ScientifiqueEuropean Regional Development FundEuropean CommissionIstituto Nazionale di Fisica Nucleare Sezione di PadovaAgence Nationale de la RechercheMinisterio de Economía y CompetitividadGeneralitat de CatalunyaNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsCosmologyBinary numberSignature (topology)AstrophysicsChannel (broadcasting)Binary black holePopulationAstronomyBlack hole (networking)Gravitational waveMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The mass, spin, and merger rate distribution of the binary black holes (BBHs) across cosmic redshifts provide a unique way to shed light on their formation channel. Along with the redshift dependence of the BBH merger rate, the mass distribution of BBHs can also exhibit redshift dependence due to different formation channels and dependence on the metallicity of the parent stars. We explore the redshift dependence of the BBH mass distribution jointly with the merger rate evolution from the third gravitational wave (GW) catalogue GWTC-3 of the LIGO–Virgo–KAGRA collaboration. We study possible connections between peak-like features in the mass spectrum of BBHs and processes related to supernovae physics and time delay distributions. We obtain a preference for short-time delays between star formation and BBH mergers. Using a power-law form for the time delay distribution ($(t^{\rm min}_d)^{d}$), we find d < −0.7 credible at 90 per cent interval. The mass distribution of the BBHs could be fitted with a power-law form with a redshift-dependent peak feature that can be linked to the pair instability supernovae (PISN) mass-scale MPISN(Z*) at a stellar metallicity Z*. For a fiducial value of the stellar metallicity Z* = 10−4, we find the $\rm M_{\rm PISN}(Z_*)=44.4^{+7.9}_{-6.3}$$\rm M_\odot$. This is in accordance with the theoretical prediction of the lower edge of the PISN mass-scale and differs from previous analyses. Although we find a strong dependence of the PISN value on metallicity, the model that we explored is not strongly favoured over those that do not account for metallicity as the Bayes factors are inconclusive. In the future with more data, evidence towards metallicity dependence of the PISN will have a significant impact on our understanding of stellar physics.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations75
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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