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Enregistrement W2912207578 · doi:10.3847/1538-4357/aaf972

Identifying Variability in Deeply Embedded Protostars with ALMA and CARMA

2019· article· en· W2912207578 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of VictoriaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProtostarMillimeterStarsBrightnessAccretion (finance)SerpensSubmillimeter ArrayInterferometryAstronomical interferometer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Variability of pre-main-sequence stars observed at optical wavelengths has been attributed to fluctuations in the mass accretion rate from the circumstellar disk onto the forming star. Detailed models of accretion disks suggest that young deeply embedded protostars should also exhibit variations in their accretion rates, and that these changes can be tracked indirectly by monitoring the response of the dust envelope at mid-IR to millimeter wavelengths. Interferometers such as the Atacama Large Millimeter/submillimeter Array (ALMA) offer the resolution and sensitivity to observe small fluctuations in brightness at the scale of the disk where episodic accretion may be driven. In this work, we present novel methods for comparing interferometric observations and apply them to Combined Array for Research in Millimeter-wave Astronomy (CARMA) and ALMA 1.3 mm observations of deeply embedded protostars in Serpens taken 9 yr apart. We find no brightness variation above the limits of our analysis of a factor of ≳50%, due to the limited sensitivity of the CARMA observations and small number of sources common to both epochs. We further show that follow-up ALMA observations with a similar sample size and sensitivity may be able to uncover variability at the level of a few percent, and discuss implications for future work.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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