MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6947956980 · doi:10.48550/arxiv.0809.2793

On the Enhancement of Mass Loss in Cepheids Due to Radial Pulsation. II. The Effect of Metallicity

2008· preprint· en· W6947956980 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2008
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCell Image Analysis Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCepheid variableMetallicityMilky WayLarge Magellanic CloudLuminositySmall Magellanic CloudGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been observed that Cepheids in the Magellanic Clouds have lower masses for the same luminosity than those in the Milky Way. The model, from Neilson & Lester (2008), of pulsation-driven mass loss for Cepheids is applied to theoretical models of Cepheids with metallicity consistent with the Milky Way and Large and Small Magellanic Clouds. The mass-loss model is analyzed using the metallicity correction of the Period-Luminosity relation to compare the ratio of mass loss of Cepheids with lower metallicity to that of Cepheids with solar metallicity. It is determined that mass loss may be larger for the lower metallicity Cepheids, counterintuitive to radiative driving estimates. Also the mass-loss rates of theoretical Cepheid models are found to be up to $5\times 10^{-9}$ for Galactic Cepheids, $5\times 10^{-8}$ for Large Magellanic Cloud Cepheids, and $2\times 10^{-7}M_\odot /yr$ for Small Magellanic Cloud Cepheids. It is argued that mass loss increases as metallicity decreases for Cepheids with periods less than 20 days and that mass loss decreases for longer periods. Assuming dust forms in the wind of a Cepheid at some distance, the infrared excess of the models is computed, finding the infrared brightness is approximately a magnitude larger due to mass loss. The infrared magnitudes are compared to recently published Period-Luminosity relations as a test of our predictions.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)→Même sujetCell Image Analysis Techniques→Travaux en français237 207→