Bibliographic record
Abstract
El estudio de objetos compactos en teorías modificadas de la gravedad expande nuestra descripción de la física gravitacional más allá de la Relatividad General (RG). En particular, las estrellas de neutrones son objetos con altas densidades y fuertes campos gravitacionales, lo que las convierte en laboratorios ideales para testear los límites de la teoría de Einstein en condiciones extremas. En esta tesis, encontramos soluciones numéricas de estrellas de neutrones en gravedad 4D Einstein-Gauss-Bonnet (4DEGB) usando ecuaciones de estado (EdEs) realistas para describir todas las regiones en el interior de una estrella de neutrones. En particular, usamos la EdE SLy (Skyrme Lyon) y MS2 (Müller and Serot), previamente utilizadas por Charmousis et al. (2022), en conjunto con la familia de EdEsBSk(Brussels-Montreal Skyrme functionales), la cual incorpora refinamientos a la EdE SLy para mejorar el ajuste tanto a las propiedades de la materia nuclear como a las observaciones de estrellas de neutrones. Con el fin de proporcionar las condiciones necesarias para la existencia de dichas soluciones, analizamos la estabilidad de las mismas a través de perturbaciones radiales adiabáticas. Encontramos que el cambio de estabilidad ocurre en la configuración de masa máxima, como en RG, obteniendo estrellas de neutrones estables con masas más grandes comparadas con las de la teoría de Einstein. Además, la brecha de masa entre las estrellas de neutrones y los agujeros negros de los mismos radios se reduce a medida que aumentamos la constante de acoplamiento de la teoría 4DEGB. La reducción de esta brecha de masa indica que algunos objetos astrofísicos (dentro de esta teoría) podrían ser estrellas de neutrones masivas u objetos más exóticos en lugar de agujeros negros. Nuestros hallazgos ofrecen valiosas contribuciones a la comprensión de los objetos compactos en el marco de la gravedad 4DEGB.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".