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Enregistrement W2118463792 · doi:10.1088/0004-637x/773/2/170

A MULTIPLICITY CENSUS OF INTERMEDIATE-MASS STARS IN SCORPIUS-CENTAURUS

2013· article· en· W2118463792 sur OpenAlexaff
M. Janson, David Lafreniére, Ray Jayawardhana, M. Bonavita, J. H. Girard, A. Brandeker, John E. Gizis

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsStarsAstrophysicsMultiplicity (mathematics)AstronomyBrown dwarfStellar massStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Stellar multiplicity properties have been studied for the lowest and the highest stellar masses, but intermediate-mass stars from F-type to late A-type have received relatively little attention. Here, we report on a Gemini/NICI snapshot imaging survey of 138 such stars in the young Scorpius–Centaurus (Sco–Cen) region, for the purpose of studying multiplicity with sensitivity down to planetary masses at wide separations. In addition to two brown dwarfs and a companion straddling the hydrogen-burning limit which we reported previously, here we present 26 new stellar companions and determine a multiplicity fraction within 0 1–5 0 of 21% ± 4%. Depending on the adopted semimajor axis distribution, our results imply a total multiplicity in the range of ∼60%–80%, which further supports the known trend of a smooth continuous increase in the multiplicity fraction as a function of primary stellar mass. A surprising feature in the sample is a distinct lack of nearly equal-mass binaries, for which we discuss possible reasons. The survey yielded no additional companions below or near the deuterium-burning limit, implying that their frequency at >200 AU separations is not quite as high as might be inferred from previous detections of such objects within the Sco–Cen region.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations41
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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