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Investigando o impacto da energia escura primordial na formação de elementos leves após o Big Bang.

Examinar AT2017gfo revela descobertas importantes sobre fusões de estrelas de nêutron e formação de elementos.

Fusões de estrelas de nêutrons mostram como se formam elementos pesados e como a matéria se comporta em condições extremas.

Estudo de quasares revela níveis inesperados de carbono no gás do universo primitivo.

Investigando os processos e restos das fusões de estrelas de nêutrons e seus campos magnéticos.

Este artigo explora como as incertezas afetam nossa compreensão das kilonovas e dos elementos pesados.

Novos modelos desafiam as visões tradicionais sobre a formação de elementos leves após o Big Bang.

Um olhar sobre estrelas de nêutrons e como a captura de nêutrons molda sua evolução.

Analisando o papel da reação Ne Mg na geração de nêutrons dentro das estrelas.

Explorando como estrelas de nêutrons de baixa massa criam novos elementos durante eventos explosivos.

Pesquisas mostram que as proporções estáveis de Fe2/Mg2 em quasares indicam um rico em ferro no começo.

Descubra como os primeiros núcleos atômicos moldaram nosso universo.

Explorando as interações e efeitos intrigantes das fusões entre buracos negros e estrelas de nêutrons.

Entendendo como supernovas produzem elementos pesados essenciais pro universo.

A missão SVOM ajuda a identificar kilonovas ligadas a explosões de raios gama.

Analisando o ciclo de vida das anãs brancas e a transição delas para estrelas de nêutrons.

Pesquisadores melhoram nossa compreensão da formação de elementos durante explosões estelares.

Explorando o universo primitivo através de elementos leves e novos modelos cosmológicos.

Os nêutrons têm um papel importante na criação de elementos pesados durante eventos cósmicos.

Astrônomos investigam um lítio inesperado em estrelas antigas chamadas anãs brancas.

Descubra os processos por trás da criação de elementos pesados no universo.

Descubra como os elementos mais leves do universo se formaram depois do Big Bang.

Cientistas simulam o r-process usando redes neurais pra resultados mais rápidos.