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Enregistrement W4392737529 · doi:10.3847/1538-4357/ad344d

Tidal Synchronization Trapping in Stars and Planets with Convective Envelopes

2024· preprint· en· W4392737529 sur OpenAlexaff
Janosz W. Dewberry

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsPlanetRotation (mathematics)StarsInertial waveAstrophysicsExoplanetAmplitudeGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tidal torques can alter the spins of tidally interacting stars and planets, usually over shorter timescales than the tidal damping of orbital separations or eccentricities. Simple tidal models predict that, in eccentric binary or planetary systems, rotation periods will evolve toward a “pseudosynchronous” ratio with the orbital period. However, this prediction does not account for “inertial” waves that are present in stars or gaseous planets with (i) convective envelopes and (ii) even very slow rotation. We demonstrate that tidal driving of inertial oscillations in eccentric systems generically produces a network of stable “synchronization traps” at ratios of orbital to rotation period that are simple to predict but can deviate significantly from pseudosynchronization. The mechanism underlying spin synchronization trapping is similar to tidal resonance locking, involving a balance between torques that is maintained automatically by the scaling of inertial mode frequencies with the rotation rate. In contrast with many resonance locking scenarios, however, the torque balance required for synchronization trapping need not drive mode amplitudes to nonlinearity. Synchronization traps may provide an explanation for low-mass stars and hot Jupiters with observed rotation rates that deviate from pseudosynchronous or synchronous expectations.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0010,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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