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Enregistrement W3005478311 · doi:10.3847/1538-4357/ab74dd

A Novel Survey for Young Substellar Objects with the W-band Filter. II. The Coolest and Lowest Mass Members of the Serpens-South Star-forming Region

2020· article· en· W3005478311 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésBrown dwarfPhotometry (optics)SerpensStellar classificationLow MassStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Given its relative proximity (∼430 pc), compact size (<20′), young age (∼0.5 Myr), and rich number of young stellar objects, the Serpens-South star-forming region is a promising site for studying young substellar objects, yet the low-mass members of this region remain largely undiscovered. In this article we report on a deep photometric survey using a custom 1.45 μm filter (W band), as well as standard J and H near-IR filters, in order to identify candidate low-mass young brown dwarfs in the Serpens-South region. We constructed a reddening-insensitive index (Q) by combining J, H and W-band photometry for survey objects, in order to identify candidate low-mass members of Serpens based on the strength of the water-absorption feature at 1.45 μm in the atmospheres of mid-M and later objects. We then conducted spectroscopic follow-up to confirm youth and spectral type for our candidates. This is the first survey to identify the very low-mass and coolest members of Serpens-South. We identify four low-mass candidate Serpens members, which all display IR excess emission, indicating the likely presence of circumstellar disks around them. One of the four candidate low-mass members in our list, SERP182918-020245, exhibits Paβ and Brγ emission features, confirming its youth and ongoing magnetospheric accretion. Our new candidate members have spectral types >M4 and are the coolest and lowest mass candidate members yet identified in Serpens-South.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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