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Enregistrement W1998757246 · doi:10.1051/0004-6361/200912810

Timescale of mass accretion in pre-main-sequence stars

2009· article· en· W1998757246 sur OpenAlexaff
D. Fedele, M. E. van den Ancker, Th. Henning, Ray Jayawardhana, J. M. Oliveira

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsmyrStarsAccretion (finance)AstronomyInfrared excessStar formationChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present the initial result of a large spectroscopic survey aimed at measuring the timescale of mass accretion in young, pre-main-sequence stars in the spectral type range K0–M5. Using multi-object spectroscopy with VIMOS at the VLT we identified the fraction of accreting stars in a number of young stellar clusters and associations of the ages of between 1–30 Myr. The fraction of accreting stars decreases from ~60% at 1.5–2 Myr to ~2% at 10 Myr. No accreting stars are found after 10 Myr at a sensitivity limit of 10-11 . We compared the fraction of stars showing ongoing accretion () to the fraction of stars with near-to-mid infrared excess (). In most cases we find < , i.e. , mass accretion appears to cease (or drop below detectable level) earlier than the dust is dissipated in the inner disk. At 5 Myr, 95% of the stellar population has stopped accreting material at a rate of , while ~20% of the stars show near-infrared excess emission. Assuming an exponential decay, we measure a mass accretion timescale () of 2.3 Myr, compared to a near-to-mid infrared excess timescale () of 3 Myr. Planet formation and/or migration, in the inner disk might be a viable mechanism to halt further accretion onto the central star on such a short timescale.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,221 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations426
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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