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Enregistrement W2072080589 · doi:10.1088/0004-6256/144/6/182

HUNTING FOR YOUNG DISPERSING STAR CLUSTERS IN IC 2574

2012· article· en· W2072080589 sur OpenAlexaff
Anne Pellerin, M. Meyer, D. Calzetti, Jason Harris

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensMount Allison University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStellar populationPhotometry (optics)StarsStar formationStellar densityGalaxyStar clusterAstronomyHubble space telescopePopulationStar count

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissolving stellar groups are very difficult to detect using traditional surface photometry techniques. We have developed a method to find and characterize non-compact stellar systems in galaxies where the young stellar population can be spatially resolved. By carrying out photometry on individual stars, we are able to separate the luminous blue stellar population from the star field background. The locations of these stars are used to identify groups by applying the HOP algorithm, which are then characterized using color–magnitude and stellar density radial profiles to estimate age, size, density, and shape. We test the method on Hubble Space Telescope Advanced Camera for Surveys archival images of IC 2574 and find 75 dispersed stellar groups. Of these, 20 highly dispersed groups are good candidates for dissolving systems. We find few compact systems with evidence of dissolution, potentially indicating that star formation in this galaxy occurs mostly in unbound clusters or groups. These systems indicate that the dispersion rate of groups and clusters in IC 2574 is at most 0.45 pc Myr −1 . The location of the groups found with HOP correlate well with H i contour map features. However, they do not coincide with H i holes, suggesting that those holes were not created by star-forming regions.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

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 technologies0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations14
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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