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Enregistrement W7080184417

Exploring the diversity of double-detonation explosions for Type Ia supernovae: effects of the post-explosion helium shell composition

2022· other· en· W7080184417 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeQueen's UniversityTrinity College DublinHigher Education AuthorityQueen's University Belfast
Mots-clésDetonationHeliumSupernovaWhite dwarfShell (structure)Radiative transferRange (aeronautics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The detonation of a helium shell on top of a carbon-oxygen white dwarf has been argued as a potential explosion mechanism for Type Ia supernovae (SNe Ia). The ash produced during helium shell burning can lead to light curves and spectra that are inconsistent with normal SNe Ia, but may be viable for some objects showing a light-curve bump within the days following explosion. We present a series of radiative transfer models designed to mimic predictions from double-detonation explosion models. We consider a range of core and shell masses, and systematically explore multiple post-explosion compositions for the helium shell. We find that a variety of luminosities and time-scales for early light-curve bumps result from those models with shells containing Ni-56,Fe- 52, or Cr-48. Comparing our models to SNe Ia with light-curve bumps, we find that these models can reproduce the shapes of almost all of the bumps observed, but only those objects with red colours around maximum light (B - V greater than or similar to 1) are well matched throughout their evolution. Consistent with previous works, we also show that those models in which the shell does not contain iron-group elements provide good agreement with normal SNe Ia of different luminosities from shortly after explosion up to maximum light. While our models do not amount to positive evidence in favour of the double-detonation scenario, we show that provided the helium shell ash does not contain iron-group elements, it may be viable for a wide range of normal SNe Ia.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,184 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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