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Enregistrement W1964589496 · doi:10.1046/j.1365-8711.2002.05954.x

Mass segregation in young compact clusters in the Large Magellanic Cloud — III. Implications for the initial mass function

2002· article· en· W1964589496 sur OpenAlexaff
Richard de Grijs, G. Gilmore, Dougal Mackey, M. I. Wilkinson, S. F. Beaulieu, R. A. Johnson, B. X. Santiago

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2002
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsMass segregationCluster (spacecraft)RADIUSLarge Magellanic CloudMetallicityLuminosityStar clusterAstronomyLuminosity functionStarsStellar massStar formationGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The distribution of core radii of rich clusters in the Large Magellanic Cloud (LMC) systematically increases in both upper limit and spread with increasing cluster age. Cluster-to-cluster variations in the stellar initial mass function (IMF) have been suggested as an explanation. We discuss the implications of the observed degree of mass segregation in our sample clusters for the shape of the initial mass function. Our results are based on Hubble Space Telescope/WFPC2 observations of six rich star clusters in the LMC, selected to include three pairs of clusters of similar age, metallicity and distance from the LMC centre, and exhibiting a large spread in core radii between the clusters in each pair. All clusters show clear evidence of mass segregation: (i) their luminosity function slopes steepen with increasing cluster radius, and (ii) the brighter stars are characterized by smaller core radii. For all sample clusters, both the slope of the luminosity function in the cluster centres and the degree of mass segregation are similar to each other, within observational errors of a few tenths of power-law slope fits to the data. This implies that their initial mass functions must have been very similar, down to ∼0.8–1.0 M⊙. We therefore rule out variations in the IMF of the individual sample clusters as the main driver of the increasing spread of cluster core radii with cluster age.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,216 · 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'étudeObservationnel
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

Citations69
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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