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Enregistrement W4385813470 · doi:10.3847/1538-4357/ace349

The Role of Natal Kicks in Forming Asymmetric Compact Binary Mergers

2023· article· en· W4385813470 sur OpenAlexaff
Madeline Oh, M. Fishbach, C. Kimball, Vicky Kalogera, Christine Ye

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePulsars and Gravitational Waves Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSpace Telescope Science InstituteNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsGravitational waveNeutron starCompact starMass ratioLIGOMerge (version control)Binary numberAsymmetryBinary black holeBinary starPopulationAstronomyStellar massStarsStar formationQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In their most recent observing run, the LIGO-Virgo-KAGRA Collaboration observed gravitational waves from compact binary mergers with highly asymmetric mass ratios, including both binary black holes (BBHs) and neutron star-black holes (NSBHs). It appears that NSBHs with mass ratios q ≃ 0.2 are more common than equally asymmetric BBHs, but the reason for this remains unclear. We use the binary population synthesis code cosmic to investigate the evolutionary pathways leading to the formation and merger of asymmetric compact binaries. We find that within the context of isolated binary stellar evolution, most asymmetric mergers start off as asymmetric stellar binaries. Because of the initial asymmetry, these systems tend to first undergo a dynamically unstable mass transfer phase. However, after the first star collapses into a compact object, the mass ratio is close to unity and the second phase of mass transfer is usually stable. According to our simulations, this stable mass transfer fails to shrink the orbit enough on its own for the system to merge. Instead, the natal kick received by the second-born compact object during its collapse is key in determining how many of these systems can merge. For the most asymmetric systems with mass ratios of q ≤ 0.1, the merging systems in our models receive an average kick magnitude of 255 km s−1 during the second collapse, while the average kick for non-merging systems is 59 km s−1. Because lower mass compact objects, like neutron stars, are expected to receive larger natal kicks than higher mass BHs, this may explain why asymmetric NSBH systems merge more frequently than asymmetric BBH systems.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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