Modelling of the scandium abundance evolution in AmFm stars
Notice bibliographique
Résumé
Context. Scandium is a key element of the Am star phenomenon since its surface under-abundance is one of the criteria that characterise such stars. Thanks to the availability of a sufficiently complete set of theoretical atomic data for this element, reliable radiative accelerations for Sc can now be computed, which allows its behaviour under the action of atomic diffusion to be modelled. Aims. We explore the required conditions, in terms of mixing processes or mass loss, for our models to reproduce the observed surface abundances of Sc in Am stars. Methods. The models are computed with the Toulouse-Geneva evolution code, which uses the parametric single-valued parameter method for the calculation of radiative accelerations. Fingering mixing is included, using a prescription that comes from 3D hydrodynamical simulations. Other parameter-dependent turbulent mixing processes are also considered. A global mass loss is also implemented. Results. When no mass loss is considered, the observed abundances of Sc are rather in favour of the models whose superficial layers are fully mixed down to the iron accumulation zone, although other mixing prescriptions are also able to reproduce the observations for the most massive model presented here (2.0 M⊙). The models including mass loss with rates in the range of [10−13; 10−14] M⊙ yr−1 are compatible with some of the observations, while other observations suggest that the mass-loss rate could be lower. The constraints brought by the modelling of Sc are consistent with those derived using other chemical elements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».