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Enregistrement W3091536308 · doi:10.3847/1538-4357/abbb94

ALMA and VLA Observations of EX Lupi in Its Quiescent State

2020· article· en· W3091536308 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institutes of Natural SciencesDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Astronomical Observatory of JapanEuropean CommissionNational Science FoundationKorea Astronomy and Space Science InstituteNational Radio Astronomy Observatory
Mots-clésCircumstellar diskStarsRadiative transferRADIUSMillimeterSubmillimeter ArrayAccretion (finance)Thermal emissionAccretion disc

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extreme outbursts in young stars may be a common stage of pre-main-sequence stellar evolution. These outbursts, caused by enhanced accretion and accompanied by increased luminosity, can also strongly impact the evolution of the circumstellar environment. We present Atacama Large Millimeter Array (ALMA) and Very Large Array observations of EX Lupi, a prototypical outburst system, at 100, 45, and 15 GHz. We use these data, along with archival ALMA 232 GHz data, to fit radiative transfer models to EX Lupi’s circumstellar disk in its quiescent state following the extreme outburst in 2008. The best-fit models show a compact disk with a characteristic dust radius of 45 au and a total mass of 0.01 M ⊙. Our modeling suggests grain growth to sizes of at least 3 mm in the disk, possibly spurred by the recent outburst, and an ice line that has migrated inward to 0.2–0.3 au post-outburst. At 15 GHz, we detected significant emission over the expected thermal disk emission which we attribute primarily to stellar (gyro)synchrotron and free–free disk emission. Altogether, these results highlight what may be a common impact of outbursts on the circumstellar dust.

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 enseignants0,003
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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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