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Enregistrement W4385813532 · doi:10.3847/1538-4357/ace1eb

On the Tidal Capture of White Dwarfs by Intermediate-mass Black Holes in Dense Stellar Environments

2023· article· en· W4385813532 sur OpenAlexafffund
Claire S. Ye, Giacomo Fragione, Rosalba Perna

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 subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsWhite dwarfGlobular clusterSupermassive black holeGravitational waveIntermediate-mass black holeStar clusterEinstein TelescopeBlack hole (networking)Star (game theory)StarsAstronomyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Intermediate-mass black holes (IMBHs) are the missing link between stellar-mass and supermassive black holes, widely believed to reside in at least some dense star clusters, but not yet observed directly. Tidal disruptions of white dwarfs (WDs) are luminous only for black holes less massive than ∼105 M ⊙, therefore providing a unique smoking gun that could finally prove the existence of IMBHs beyond any reasonable doubt. Here, we investigate the tidal captures of WDs by IMBHs in dense star clusters, and estimate upper limits to the capture rates of ∼1 Myr−1 for galactic nuclei and ∼0.01 Myr−1 for globular clusters. Following the capture, the WD inspirals onto the IMBH, producing gravitational waves detectable out to ∼100 Mpc by LISA for ∼104 M ⊙ IMBHs. The subsequent tidal stripping/disruption of the WD can also release bright X-ray and gamma-ray emission with luminosities of at least ≳1040 erg s−1, detectable by Chandra, Swift, and upcoming telescopes, such as the Einstein Probe.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,260 · 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

Citations11
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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