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Enregistrement W2610068359 · doi:10.3847/1538-4357/aa6f11

Weather on Other Worlds. IV. Hα Emission and Photometric Variability Are Not Correlated in L0–T8 Dwarfs

2017· article· en· W2610068359 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStellar classificationBrown dwarfPhotometry (optics)Photometric systemFlux (metallurgy)Spectral lineStarspotLight curve

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent photometric studies have revealed that surface spots that produce flux variations are present on virtually all L and T dwarfs. Their likely magnetic or dusty nature has been a much-debated problem, the resolution to which has been hindered by paucity of diagnostic multi-wavelength observations. To test for a correlation between magnetic activity and photometric variability, we searched for Hα emission among eight L3–T2 ultra-cool dwarfs with extensive previous photometric monitoring, some of which are known to be variable at 3.6 μm or 4.5 μm. We detected Hα only in the non-variable T2 dwarf 2MASS J12545393−0122474. The remaining seven objects do not show Hα emission, even though six of them are known to vary photometrically. Combining our results with those for 86 other L and T dwarfs from the literature show that the detection rate of Hα emission is very high (94%) for spectral types between L0 and L3.5 and much smaller (20%) for spectral types ≥L4, while the detection rate of photometric variability is approximately constant (30%–55%) from L0 to T8 dwarfs. We conclude that chromospheric activity, as evidenced by Hα emission, and large-amplitude photometric variability are not correlated. Consequently, dust clouds are the dominant driver of the observed variability of ultra-cool dwarfs at spectral types, at least as early as L0.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,056

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
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,003

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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