PRECISE HIGH-CADENCE TIME SERIES OBSERVATIONS OF FIVE VARIABLE YOUNG STARS IN AURIGA WITH<i>MOST</i>
Notice bibliographique
Résumé
To explore young star variability on a large range of timescales, we have used the MOST satellite to obtain 24 days of continuous, sub-minute cadence, high-precision optical photometry on a field of classical and weak-lined T Tauri stars (TTSs) in the Taurus-Auriga star formation complex. Observations of AB Aurigae, SU Aurigae, V396 Aurigae, V397 Aurigae, and HD 31305 reveal brightness fluctuations at the 1%-10% level on timescales of hours to weeks. We have further assessed the variability properties with Fourier, wavelet, and autocorrelation techniques, identifying one significant period per star. We present spot models in an attempt to fit the periodicities, but find that we cannot fully account for the observed variability. Rather, all stars exhibit a mixture of periodic and aperiodic behavior, with the latter dominating stochastically on timescales less than several days. After removal of the main periodicity, periodograms for each light curve display power-law trends consistent with those seen for other young accreting stars. Several of our targets exhibited unusual variability patterns not anticipated by prior studies, and we propose that this behavior originates with the circumstellar disks. The MOST observations underscore the need for investigation of TTS light variations on a wide range of timescales in order to elucidate the physical processes responsible; we provide guidelines for future time series observations.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».