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 2MASS. Using a sample of spectrally classified objects, we find that WR stars are well distinguished from the field stellar population in the (W1-W2) vs. (J-Ks) 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 micron 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 micron spectral region, although their strength is greatly diminished compared to the 0.8-2.5 micron 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 W3 and W4 images of 10 Wolf Rayet 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 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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».