MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4299784537 · doi:10.1051/0004-6361/201014307/pdf

AmFm and lithium gap stars

2010· preprint· en· W4299784537 sur OpenAlexafffund
M. Vick, G. Michaud, J. Richer, O. Richard

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2010
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpacecraft and Cryogenic Technologies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésStarsLithium (medication)AstrophysicsPsychologyPhysicsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. A thorough study of the effects of mass loss on internal and surface abundances of A and F stars is carried out in order to constrain mass loss rates for these stars, as well as further elucidate some of the processes which compete with atomic diffusion. Methods. Self-consistent stellar evolution models of 1.3 to 2.5 $M_{\odot}$ stars including atomic diffusion and radiative accelerations for all species within the OPAL opacity database were computed with mass loss and compared to observations as well as previous calculations with turbulent mixing. Results. Models with unseparated mass loss rates between 5 × 10-14 and 10-13 $M_{\odot}$ reproduce observations for many cluster AmFm stars as well as Sirius A and o Leonis. These models also explain cool Fm stars, but not the Hyades lithium gap. Like turbulent mixing, these mass loss rates reduce surface abundance anomalies; however, their effects are very different with respect to internal abundances. For most of the main-sequence lifetime of an A or F star, surface abundances in the presence of such mass loss depend on separation which takes place between log ΔM/M* = -6 and -5. Conclusions. The current observational constraints do not allow us to conclude that mass loss is to be preferred over turbulent mixing (induced by rotation or otherwise) in order to explain the AmFm phenomenon. Internal concentration variations which could be detectable through asteroseismic tests should provide further information. If atomic diffusion coupled with mass loss are to explain the Hyades Li gap, the wind would need to be separated.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe)Même sujetSpacecraft and Cryogenic TechnologiesTravaux en français237 207