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Enregistrement W4205325998 · doi:10.1093/mnras/stab3629

Stellar mass segregation as separating classifier between globular clusters and ultrafaint dwarf galaxies

2021· article· en· W4205325998 sur OpenAlexfundno aff
Holger Baumgardt, J. E. Faller, N Meinhold, C McGovern-Greco, M. Hilker

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAssociation of Canadian Universities for Research in AstronomyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsGlobular clusterAstrophysicsDwarf galaxyGalaxyStar clusterVelocity dispersionMass segregationStellar massPhotometry (optics)StarsAstronomyHaloStellar densityStar formation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We have determined the amount of stellar mass segregation in over 50 globular clusters and ultrafaint dwarf galaxy candidates based on deep HST- and ground-based photometry. We find that the amount of mass segregation in globular clusters is strongly correlated with their relaxation time and that all clusters with relaxation times of the order of their ages or longer have little to no mass segregation. For each cluster, the amount of mass segregation seen is fully compatible with the amount expected by dynamical evolution from initially unsegregated clusters, showing that globular clusters formed without primordial mass segregation among their low-mass stars. Ultrafaint dwarf galaxy candidates split into two groups, star clusters which follow the same trend between relaxation time and amount of mass segregation as globular clusters and dark-matter dominated dwarf galaxies that are unsegregated despite having relaxation times smaller than a Hubble time. Stellar abundance and velocity dispersion data, where available, confirm our classification. After classification of the ultrafaint dwarf galaxy candidates, we find that outer halo star clusters have average densities inside their half-light radii of 0.03 ≲ ρh ≲ 1 M⊙ pc–3, while dwarf galaxies have stellar densities of 0.001 ≲ ρh ≲ 0.03 M⊙ pc–3. The reason for this separation in density is most likely a combination of the initial conditions by which the systems formed and the requirement to withstand external tidal forces.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations30
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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