Lucky Imaging survey for southern M dwarf binaries
Notice bibliographique
Résumé
<i>Context. <i/>While M dwarfs are the most abundant stars in the Milky Way, there is still large uncertainty about their basic physical properties (mass, luminosity, radius, etc.) as well as their formation environment. Precise knowledge of multiplicity characteristics and how they change in this transitional mass region, between Sun-like stars on the one side and very low mass stars and brown dwarfs on the other, provide constraints on low mass star and brown dwarf formation.<i>Aims. <i/>In the largest M dwarf binary survey to date, we search for companions to active, and thus preferentially young, M dwarfs in the solar neighbourhood. We study their binary/multiple properties, such as the multiplicity frequency and distributions of mass-ratio and separation, and identify short period visual binaries, for which orbital parameters and hence dynamical mass estimates can be derived in the near future. <i>Methods. <i/>The observations are carried out in the SDSS <i>i<i/>' and <i>z<i/>' band using the Lucky Imaging camera AstraLux Sur at the ESO 3.5 m New Technology Telescope. Lucky Imaging is a very efficient way of observing a large sample of stars at an angular resolution close to the diffraction limit. <i>Results. <i/>In the first part of the survey, we observed 124 M dwarfs of integrated spectral types M 0–M 6 and identified 34 new and 17 previously known companions to 44 stars. We derived relative astrometry and component photometry for these binary and multiple systems. More than half of the binaries have separations smaller than 1” and would have been missed in a simply seeing-limited survey. Correcting our sample for selection effects yields a multiplicity fraction of 32<i>±<i/>6% for 108 M dwarfs within 52 pc and with angular separations of 0.1”–6.0”, corresponding to projected separations of 3–180 AU at median distance 30 pc. Compared to early-type M dwarfs (<i>M<i/> 0.3 ), later-type (and hence lower mass) M dwarf binaries appear to have closer separations, and more similar masses.
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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 | 0,000 |
| 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 ».