Hierarchical triples versus globular clusters: binary black hole merger eccentricity distributions compete and evolve with redshift
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The formation mechanisms of merging binary black holes (BBHs) observed by the LIGO–Virgo–KAGRA collaboration remain uncertain. Detectable eccentricity provides a powerful diagnostic for distinguishing between different formation channels, but resolving their eccentricity distributions requires the detection of a large number of eccentric mergers. Future gravitational wave detectors such as the Einstein Telescope and Cosmic Explorer will detect tens of thousands of BBH mergers out to redshifts $z \ge 10$, making it critical to understand the redshift-dependent evolution of eccentricity distributions. We simulate this evolution for two key channels: dynamical assembly in globular clusters (GCs), which leads to rapid, eccentric mergers, and hierarchical triples in the field, where three-body dynamics can induce eccentricity in the inner binary. When considering all BBH mergers, the GC channel dominates overall, consistent with previous studies. However, when focusing on mergers with detectable eccentricity in next-generation detectors, we find that hierarchical triples dominate the eccentric merger rate at $0\le z \le 4$, with GC mergers becoming competitive at higher redshifts. Across all model variations, eccentric mergers in the local Universe ($z\lesssim 1$) have significant contributions from field triples, challenging the common view that such systems primarily form in dense environments. We show that, regardless of cluster and stellar evolution uncertainties, hierarchical triples contribute at least 30 per cent of eccentric mergers across a large range of redshifts.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».