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Enregistrement W2054269321 · doi:10.1086/522875

Multiplicity among Young Brown Dwarfs and Very Low Mass Stars

2007· article· en· W2054269321 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrown dwarfMultiplicity (mathematics)Low MassStarsBinary numberBinary starStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report on a near-infrared adaptive optics imaging survey of 31 young brown dwarfs and very low mass (VLM) stars, 28 of which are in the Chamaeleon I star-forming region, using the ESO Very Large Telescope. We resolve the suspected 0.16'' (~26 AU) binary Cha Hα 2 and present two new binaries, Hn 13 and CHXR 15, with separations of 0.13'' (~20 AU) and 0.30'' (~50 AU), respectively; the latter is one of the widest VLM systems known. We find a binary frequency of 11 −6 +9 % , thus confirming the trend for a lower binary frequency with decreasing mass. By combining our work with previous surveys, we arrive at the largest sample of young VLM objects (72) with high angular resolution imaging to date. Its multiplicity fraction is in statistical agreement with that for VLM objects in the field. Furthermore, we note that many field stellar binaries with lower binding energies and/or wider cross sections have survived dynamical evolution and that statistical models suggest tidal disruption by passing stars is unlikely to affect the binary properties of our systems. Thus, we argue that there is no significant evolution of multiplicity with age among brown dwarfs and VLM stars in OB and T associations between a few megayears to several gigayears. Instead, the observations so far suggest that VLM objects are either less likely to be born in fragile multiple systems than solar-mass stars or such systems are disrupted very early.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations52
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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