CHARACTERIZING WOLF-RAYET STARS IN THE NEAR- AND MID-INFRARED
Notice bibliographique
Résumé
We present refined color–color selection criteria for identifying Wolf–Rayet (WR) stars using available mid-infrared (MIR) photometry from WISE in combination with near-infrared (NIR) photometry from the Two Micron All Sky Survey. Using a sample of spectrally classified objects, we find that WR stars are well distinguished from the field stellar population in the ( W 1 − W 2) versus ( J − K s ) color–color diagram, and further distinguished from other emission line objects such as planetary nebulae, Be, and cataclysmic variable stars using a combination of NIR and MIR color constraints. As proof of concept we applied the color constraints to a photometric sample in the Galactic plane, located WR star candidates, and present five new spectrally confirmed and classified WC (1) and WN (4) stars. Analysis of the 0.8–5.0 μm spectral data for a subset of known, bright WC and WN stars shows that emission lines (primarily He i ) extend into the 3.0–5.0 μm spectral region, although their strength is greatly diminished compared to the 0.8–2.5 μm region. The WR population stands out relative to background field stars at NIR and MIR colors due to an excess continuum contribution, likely caused by free–free scattering in dense winds. Mean photometric properties of known WRs are presented and imply that reddened late-type WN and WC sources are easier to detect than earlier-type sources at larger Galactic radii. WISE W 3 and W 4 images of 10 WR stars show evidence of circumstellar shells linked to mass ejections from strong stellar winds.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».