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Enregistrement W3135707299 · doi:10.3847/1538-3881/abeb67

Weather on Other Worlds. V. The Three Most Rapidly Rotating Ultra-cool Dwarfs

2021· article· en· W3135707299 sur OpenAlexafffund
Megan E. Tannock, Stanimir Metchev, A. Heinze, Paulo A. Miles-Páez, Jonathan Gagné, Adam J. Burgasser, Mark S. Marley, Dániel Apai, Genaro Suárez, Peter Plavchan

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalRio Tinto (Canada)Espace pour la vieWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyJet Propulsion Laboratory
Mots-clésPhysicsAstrophysicsBrown dwarfAstronomyRotation (mathematics)InfraredSpitzer Space TelescopeStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the discovery of rapid photometric variability in three ultra-cool dwarfs from long-duration monitoring with the Spitzer Space Telescope. The T7, L3.5, and L8 dwarfs have the shortest photometric periods known to date: hr, hr, and hr, respectively. We confirm the rapid rotation through moderate-resolution infrared spectroscopy, which reveals projected rotational velocities between 79 and 104 km s−1. We compare the near-infrared spectra to photospheric models to determine the objects’ fundamental parameters and radial velocities. We find that the equatorial rotational velocities for all three objects are ≳100 km s−1. The three L and T dwarfs reported here are the most rapidly spinning and likely the most oblate field ultra-cool dwarfs known to date. Correspondingly, all three are excellent candidates for seeking auroral radio emission and net optical/infrared polarization. As of this writing, 78 L-, T-, and Y-dwarf rotation periods have now been measured. The clustering of the shortest rotation periods near 1 hr suggests that brown dwarfs are unlikely to spin much faster.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,042

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations63
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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