CHARACTERIZATION OF THE PRAESEPE STAR CLUSTER BY PHOTOMETRY AND PROPER MOTIONS WITH 2MASS, PPMXL, AND Pan-STARRS
Notice bibliographique
Résumé
Membership identification is the first step to determine the properties of a star cluster. Low-mass members in particular could be used to trace the dynamical history, such as mass segregation, stellar evaporation, or tidal stripping, of a star cluster in its Galactic environment. We identified member candidates with stellar masses $\sim$0.11--2.4 Msun of the intermediate-age Praesepe cluster (M44), by using Pan-STARRS and 2MASS photometry, and PPMXL proper motions. Within a sky area of 3 deg radius, 1040 candidates are identified, of which 96 are new inclusions. Using the same set of selection criteria on field stars led to an estimate of a false positive rate 16%, suggesting 872 of the candidates being true members. This most complete and reliable membership list allows us to favor the BT-Settl model in comparison with other stellar models. The cluster shows a distinct binary track above the main sequence, with a binary frequency of 20--40%, and a high occurrence rate of similar mass pairs. The mass function is consistent with that of the disk population but shows a deficit of members below 0.3 solar masses. A clear mass segregation is evidenced, with the lowest-mass members in our sample being evaporated from this disintegrating cluster.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».