Quantifying Variability of Young Stellar Objects in the Mid-infrared Over 6 Years with the Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variability in young stellar objects (YSOs) can be caused by various time-dependent phenomena associated with star formation, including accretion rates, geometric changes in the circumstellar disks, stochastic hydromagnetic interactions between stellar surfaces and inner-disk edges, reconnections within the stellar magnetosphere, and hot/cold spots on stellar surfaces. We uncover and characterize ∼1700 variables from a sample of ∼5400 YSOs in nearby low-mass star-forming regions using mid-IR light curves obtained from the 6.5 yr Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer All Sky Survey. The mid-IR variability traces a wide range of dynamical, physical, and geometrical phenomenon. We classify six types of YSO mid-IR variability based on their light curves: secular variability (linear, curved, and periodic) and stochastic variability (burst, drop, and irregular). YSOs in earlier evolutionary stages have higher fractions of variables and higher amplitudes for the variability, with the recurrence timescale of FUor-type outbursts (defined here as ΔW1 or ΔW2 > 1 mag followed by inspection of candidates) of ∼1000 yr in the early embedded protostellar phase. Known eruptive young stars and subluminous objects show fractions of variables similar to the fraction (∼55%) found in typical protostars, suggesting that these two distinct types are not distinct in variability over the 6.5 yr timescale. Along with brightness variability, we also find a diverse range of secular color variations, which can be attributed to a competitive interplay between the variable accretion luminosity of the central source and the variable extinction by material associated with the accretion process.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».