Self‐Correlation Analysis of the Photometric Variability of T Tauri Stars
Notice bibliographique
Résumé
T Tauri stars are variable stars that are in an early phase of evolution, in which accretion and contraction to the main sequence are still taking place. Their photometric variability is complex; it takes place on a variety of timescales, due to a variety of physical processes. Periodic variability occurs due to rotation and the presence of cool or hot spots on the star. It may also occur due to periodic obscuration of the star by inhomogeneities in the still present accretion disk. But the periodicity may be masked by other forms of variability, or by time variation in the cool or hot spots, or the obscuring inhomogeneities. For other types of variable stars, self‐correlation has proven to be a useful adjunct to Fourier analysis for studying semiregular variability; it determines the cycle‐to‐cycle behavior of the star, averaged over all the data. We have therefore used it to investigate the photometric variability of about 30 T Tauri stars using existing data. It has provided useful information about periods and their coherence, about the amplitude of the periodic variation, or its upper limit, and about the "profile" of the amplitude‐timescale behavior. In most cases, it has confirmed periods previously determined by Fourier analysis, but in some cases it has suggested that the previously determined period is spurious.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».