A 5D view of the <i>α</i> Per, Pleiades, and Praesepe clusters
Notice bibliographique
Résumé
Aims . Our scientific goal is to provide revised membership lists of the α Per, Pleiades, and Praesepe clusters exploiting the second data release of Gaia and produce five-dimensional maps ( α , δ , π , μ α cos δ , μ δ ) of these clusters. Methods . We implemented the kinematic method combined with the statistical treatment of parallaxes and proper motions to identify astrometric member candidates of three of the most nearby and best studied open clusters in the sky. Results . We cross-correlated the Gaia catalogue with large-scale public surveys to complement the astrometry of Gaia with multi-band photometry from the optical to the mid-infrared. We identified 517, 1248, and 721 bona fide astrometric member candidates inside the tidal radius of α Per, the Pleiades, and Praesepe, respectively. We cross-matched our final samples with catalogues from previous surveys to address the level of completeness. We update the main physical properties of the clusters, including mean distance and velocity, as well as core, half-mass, and tidal radii. We infer updated ages from the white dwarf members of the Pleiades and Praesepe. We derive the luminosity and mass functions of the three clusters and compare them to the field mass function. We compute the positions in space of all member candidates in the three regions to investigate their distribution in space. Conclusions . We provide updated distances and kinematics for the three clusters. We identify a list of members in the α Per, Pleiades, and Praesepe clusters from the most massive stars all the way down to the hydrogen-burning limit with a higher confidence and better astrometry than previous studies. We produce complete 5D maps of stellar and substellar bona fide members in these three regions. The photometric sequences derived in several colour–magnitude diagrams represent benchmark cluster sequences at ages from 90 to 600 Myr. We note the presence of a stream around the Pleiades cluster extending up to 40 pc from the cluster centre.
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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 ».