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Enregistrement W4376641794 · doi:10.1038/s41467-023-38153-w

Fast rotating blue stragglers prefer loose clusters

2023· article· en· W4376641794 sur OpenAlexaff
F. R. Ferraro, A. Mucciarelli, B. Lanzoni, Cristina Pallanca, Mario Cadelano, Alex Billi, Alison Sills, Enrico Vesperini, E. Dalessandro, G. Beccari, L. Monaco, Mario Mateo

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesEuropean Southern ObservatoryMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Mots-clésBlue stragglerGlobular clusterStarsAstrophysicsPhysicsStellar collisionStellar evolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Blue stragglers are anomalously luminous core hydrogen-burning stars formed through mass-transfer in binary/triple systems and stellar collisions. Their physical and evolutionary properties are largely unknown and unconstrained. Here we analyze 320 high-resolution spectra of blue stragglers collected in eight galactic globular clusters with different structural characteristics and show evidence that the fraction of fast rotating blue stragglers (with rotational velocities larger than 40 km/s) increases for decreasing central density of the host system. This trend suggests that fast spinning blue stragglers prefer low-density environments and promises to open an unexplored route towards understanding the evolutionary processes of these stars. Since large rotation rates are expected in the early stages of both formation channels, our results provide direct evidence for recent blue straggler formation activity in low-density environments and put strong constraints on the timescale of the collisional blue straggler slow-down processes.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations27
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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