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Enregistrement W6976592853 · doi:10.60692/g0cyd-xjh09

A Perspective on the Milky Way Bulge Bar as Seen from the Neutron-capture Elements Cerium and Neodymium with APOGEE

2024· article· en· W6976592853 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBerberine and alkaloids research
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilky WayMetallicityBulgeStarsNeodymiumPopulationAbundance (ecology)Supernova

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study probes the chemical abundances of the neutron-capture elements cerium and neodymium in the inner Milky Way from an analysis of a sample of ∼2000 stars in the Galactic bulge bar spatially contained within ∣ X Gal ∣ < 5 kpc, ∣ Y Gal ∣ < 3.5 kpc, and ∣ Z Gal ∣ < 1 kpc, and spanning metallicities between −2.0 ≲ [Fe/H] ≲ +0.5. We classify the sample stars into low- or high-[Mg/Fe] populations and find that, in general, values of [Ce/Fe] and [Nd/Fe] increase as the metallicity decreases for the low- and high-[Mg/Fe] populations. Ce abundances show a more complex variation across the metallicity range of our bulge-bar sample when compared to Nd, with the r -process dominating the production of neutron-capture elements in the high-[Mg/Fe] population ([Ce/Nd] < 0.0). We find a spatial chemical dependence of Ce and Nd abundances for our sample of bulge-bar stars, with low- and high-[Mg/Fe] populations displaying a distinct abundance distribution. In the region close to the center of the MW, the low-[Mg/Fe] population is dominated by stars with low [Ce/Fe], [Ce/Mg], [Nd/Mg], [Nd/Fe], and [Ce/Nd] ratios. The low [Ce/Nd] ratio indicates a significant contribution in this central region from r -process yields for the low-[Mg/Fe] population. The chemical pattern of the most metal-poor stars in our sample suggests an early chemical enrichment of the bulge dominated by yields from core-collapse supernovae and r -process astrophysical sites, such as magnetorotational supernovae.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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