Chemical evolution of fluorine in the Milky Way
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Fluorine has many different potential sites and channels of production, making narrowing down a dominant site of fluorine production particularly challenging. In this work, we investigate which sources are the dominant contributors to the galactic fluorine by comparing chemical evolution models to observations of fluorine abundances in Milky Way stars covering a metallicity range of −2 < [Fe/H] < 0.4 and upper limits in the range of −3.4 < [Fe/H] < −2.3. In our models, we use a variety of stellar yield sets in order to explore the impact of varying both asymptotic giant branch (AGB) and massive star yields on the chemical evolution of fluorine. In particular, we investigate different prescriptions for initial rotational velocity in massive stars as well as a metallicity-dependent mix of rotational velocities. We find that the observed [F/O] and [F/Fe] abundance ratios at low metallicity and the increasing trend of [F/Ba] at [Fe/H] ≳ −1 can only be reproduced by chemical evolution models assuming, at all metallicities, a contribution from rapidly rotating massive stars with initial rotational velocities as high as 300 km s−1. A mix of rotational velocities may provide a more physical solution than the sole use of massive stars with vrot = 300 km s−1, which are predicted to overestimate the fluorine and average s-process elemental abundances at [Fe/H] ≳ −1. The contribution from AGB stars is predicted to start at [Fe/H] ≈ −1 and becomes increasingly important at high metallicity, being strictly coupled to the evolution of the nitrogen abundance. Finally, by using modern yield sets, we investigate the fluorine abundances of Wolf–Rayet winds, ruling them out as dominant contributors to the galactic fluorine.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».