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Enregistrement W2842352012 · doi:10.3847/1538-4357/aaef8c

Kinematics in Young Star Clusters and Associations with Gaia DR2

2019· article· en· W2842352012 sur OpenAlexaff
Michael A. Kuhn, Lynne A. Hillenbrand, Alison Sills, Eric D. Feigelson, Konstantin V. Getman

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrophysicsKinematicsCluster (spacecraft)Star clusterStar (game theory)PhysicsStar formationRadial velocityRotation (mathematics)AstronomyStarsComputer scienceGeometryClassical mechanicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Gaia mission has opened a new window into the internal kinematics of young star clusters at the sub-km s−1 level, with implications for our understanding of how star clusters form and evolve. We use a sample of 28 clusters and associations with ages from ∼1–5 Myr, where lists of members are available from previous X-ray, optical, and infrared studies. Proper motions from Gaia DR2 reveal that at least 75% of these systems are expanding; however, rotation is only detected in one system. Typical expansion velocities are on the order of ∼0.5 km s−1, and in several systems, there is a positive radial gradient in expansion velocity. Systems that are still embedded in molecular clouds are less likely to be expanding than those that are partially or fully revealed. One-dimensional velocity dispersions, which range from to 3 km s−1, imply that most of the stellar systems in our sample are supervirial and that some are unbound. In star-forming regions that contain multiple clusters or subclusters, we find no evidence that these groups are coalescing, implying that hierarchical cluster assembly, if it occurs, must happen rapidly during the embedded stage.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations347
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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