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Enregistrement W3103435799

Near-infrared High-resolution Imaging Polarimetry of FU Ori-type Objects: Toward a Unified Scheme for Low-mass Protostellar Evolution

2018· article· en· W3103435799 sur OpenAlexaff
M. Takami, Guangwei Fu, Hauyu Baobab Liu, Jennifer L. Karr, Jun Hashimoto, Á. Kóspál, Eduard I. Vorobyov, Peter Scicluna, Ruobing Dong, Motohide Tamura, Tae‐Soo Pyo, Misato Fukagawa, Toru Tsuribe, Michael M. Dunham, Thomas Henning, Jerome de Leon

Notice bibliographique

RevueRepository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsYoung stellar objectAstronomyAccretion (finance)StarsPolarimetryInfraredStar formationScatteringOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present near-IR imaging polarimetry of five classical FU Ori-type objects (FU Ori, V1057 Cyg, V1515 Cyg, V1735 Cyg, Z CMa) with an ̃0.″1 resolution observed using HiCIAO+AO188 at the Subaru Telescope. We observed scattered light associated with circumstellar dust around four of them (i.e., all but V1515 Cyg). Their polarized intensity distribution shows a variety of morphologies with arms, tails or streams, spikes, and fragmented distributions, many of which were reported in our previous paper. The morphologies of these reflection nebulae significantly differ from many other normal young stellar objects (Class I-II objects). These structures are attributed to gravitationally unstable disks, trails of clump ejections, dust blown by a wind or a jet, and a stellar companion. We can consistently explain our results with the scenario that their accretion outbursts (FUor outbursts) are triggered by gravitationally fragmenting disks, and with the hypothesis that many low-mass young stellar objects experience such outbursts. Based on data collected at the Subaru Telescope, which is operated by the National Astronomical Observatory of Japan.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,495
Score d'incertitude au seuil0,887

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations39
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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