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Enregistrement W3145252208 · doi:10.3847/1538-3881/ac410e

Locating Red Supergiants in the Galaxy NGC 6822

2022· article· en· W3145252208 sur OpenAlexaff
Tzvetelina A. Dimitrova, Kathryn F. Neugent

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesResearch Corporation for Scientific AdvancementNational Science Foundation
Mots-clésAstronomyRed supergiantGalaxyAstrophysicsGeologySupergiantPhysicsStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Using archival near-IR photometry, we identify 51 of the K-band brightest red supergiants (RSGs) in NGC 6822 and compare their physical properties with stellar evolutionary model predictions. We first use Gaia parallax and proper motion values to filter out foreground Galactic red dwarfs before constructing a J–K versus K color–magnitude diagram to eliminate lower-mass asymptotic giant branch star contaminants in NGC 6822. We then cross match our results to previously spectroscopically confirmed RSGs and other NGC 6822 content studies and discuss our overall completeness, concluding that radial velocity alone is an insufficient method of determining membership in NGC 6822. After transforming the J and K magnitudes to effective temperatures and luminosities, we compare these physical properties with predictions from both the Geneva single-star and Binary Population and Spectral Synthesis (BPASS) single and binary-star evolution tracks. We find that our derived temperatures and luminosities match the evolutionary model predictions well, however, the BPASS model, which includes the effects of binary evolution, provides the best overall fit. This revealed the presence of a group of cool RSGs in NGC 6822, suggesting a history of binary interaction. We hope this work will lead to further comparative RSG studies in other Local Group galaxies, opportunities for direct spectroscopic follow-up, and a better understanding of evolutionary model predictions.

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 seuil0,024

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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,249 · 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

Citations0
Publié2022
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