Ãtude de lâétoile Wolf-Rayet variable WR 46 dans lâultraviolet lointain et les rayons X
Bibliographic record
Abstract
L’étoile Wolf-Rayet WR 46 est connue pour sa variabilité complexe sur des échelles de temps relativement courtes de quelques heures et sur des échelles de temps plus longues de plusieurs mois. Des décalages périodiques mais intermittents en vitesse radiale ont déjà été observés dans\nses raies d’émission optiques. Plusieurs périodes photométriques ont aussi été mesurées dans le passé. Des pulsations non-radiales, une modulation liée à la rotation rapide, ou encore la présence d’un compagnon de faible masse dont la présence reste à confirmer ont été proposées pour expliquer le comportement de l’étoile sur des échelles de temps de quelques heures. Dans un effort pour dévoiler sa vraie nature, nous avons observé WR 46 avec le satellite FUSE sur plusieurs cycles de variabilité à court terme. Nous avons trouvé des variations sur une échelle de temps d’environ 7,5 heures dans le continu ultraviolet lointain, dans l’aile bleue de la\ncomposante d’absorption du profil P Cygni du doublet de O vi 1032, 1038, ainsi que dans la\ncomposante d’absorption du profil P Cygni de S vi 933, 944. Nous avons également récupéré\ndes données archivées de cette étoile obtenues avec le satellite XMM-Newton. La courbe de lumière en rayons X montre des variations sur une échelle de temps similaire aux courbes de lumière du continu ultraviolet et ultraviolet lointain, et le spectre rayons X de WR 46 est très mou avec un pic d’émission à des énergies plus faibles que 1 keV. Nous discutons des différentes contraintes sur la nature de la variabilité de cette étoile que ces nouvelles observations aident à poser. Parmi les scénarios suggérés, nous concluons que celui des pulsations non-radiales est le plus probable, bien que nous soyons encore loin d’une compréhension détaillée de WR 46.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".