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Enregistrement W2985688170 · doi:10.3847/1538-4357/ab49fb

The Next Generation Virgo Cluster Survey. XVII. A Search for Planetary Nebulae in Virgo Cluster Globular Clusters

2019· article· en· W2985688170 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirgo ClusterGlobular clusterPlanetary nebulaGalaxyCluster (spacecraft)Star clusterLocal GroupGalaxy cluster

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The occurrence of planetary nebulae (PNe) in globular clusters (GCs) provides an excellent chance to study low-mass stellar evolution in a special (low-metallicity, high stellar density) environment. We report a systematic spectroscopic survey for the [O iii] 5007 Å emission line of PNe in 1469 Virgo GCs and 121 Virgo ultra-compact dwarfs (UCDs), mainly hosted in the giant elliptical galaxies M87, M49, M86, and M84. We detected zero PNe in our UCD sample and discovered one PN ( ) associated with an M87 GC. We used the [O iii] detection limit for each GC to estimate the luminosity-specific frequency of PNe, α, and measured α in the Virgo cluster GCs to be . The value of α in the Virgo GCs is among the lowest reported in any environment, due in part to the large sample size, and it is 5–6 times lower than that for the Galactic GCs. We suggest that α decreases toward brighter and more massive clusters, sharing a similar trend as the binary fraction, and the discrepancy between the Virgo and Galactic GCs can be explained by the observational bias in extragalactic surveys toward brighter GCs. This low but nonzero efficiency in forming PNe may highlight the important role played by binary interactions in forming PNe in GCs. We argue that a future survey of less massive Virgo GCs will be able to determine whether PN production in the Virgo GCs is governed by an internal process (mass, density, binary fraction) or if it is largely regulated by the external environment.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

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
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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