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Enregistrement W7098585471

and

2004· article· en· W7098585471 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBioactive natural compounds
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeavy elementOpacityNeutrinoRadiative transferHelioseismologySolar neutrinoHeliumStandard solar modelAbundance of the chemical elements
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We construct solar models with the newly calculated radiative opacities from the Opacity Project (OP) and recently determined (lower) heavy element abundances. We compare results from the new models with predictions of a series of models that use OPAL radiative opacities, older determinations of the surface heavy element abundances, and refinements of nuclear reaction rates. For all the variations we consider, solar models that are constructed with the newer and lower heavy element abundances advocated by Asplund et al. (2005) disagree by much more than the estimated measuring errors with helioseismological determinations of the depth of the solar convective zone, the surface helium composition, the internal sound speeds, and the density profile. Using the new OP radiative opacities, the ratio of the 8 B neutrino flux calculated with the older and larger heavy element abundances (or with the newer and lower heavy element abundances) to the total neutrino flux measured by the Sudbury Neutrino Observatory is 1.09 (0.87) with a 9 % experimental uncertainty and a 16 % theoretical uncertainty, 1σ errors. Subject headings: Sun: abundances, atomic processes, neutrinos, nuclear reactions, Sun: interior Recent, refined determinations of the surface heavy element abundances of the Sun have led to lower than previously believed heavy element abundances (see Asplund et al. 2005 and references therein). A number of authors have pointed out that these lower heavy element abundances lead to solar models that conflict with different aspects of helioseismological

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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