UOCS –VIII. UV study of the open cluster NGC 2506 using <i>ASTROSAT</i>★
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We study an intermediate-age open cluster (OC) NGC 2506 using the ASTROSAT/UVIT data and other archival data. We identified 2175 cluster members using a machine learning-based algorithm, ML–MOC, on Gaia EDR3 data. Among the cluster members detected in UVIT filters, F148W, F154W, and F169M, we detect nine blue straggler stars (BSS), three yellow straggler stars (YSS), and three red clump (RC) stars. We construct multiwavelength spectral energy distributions (SEDs) of these objects to characterize them and to estimate their parameters. We discovered hot companions to three BSS, two YSS, and three RC candidates and estimated their properties. The hot companions with estimated temperatures, Teff ∼ 13250–31 000 K, are WDs of extremely low mass (ELM, ∼ 0.20 M⊙), low mass (LM, ∼ 0.20–0.40 M⊙), normal mass (∼ 0.40–0.60 M⊙), and high mass (∼ 0.8 M⊙). We suggest that systems with ELM and LM WDs as companions are formed via Case-A/Case-B mass transfer mechanism. A BSS is the likely progenitor of the high-mass WD, as a star with more than the turn-off mass of the cluster is needed to form a high-mass WD. Thus, systems with a high-mass WD are likely to be formed through merger in triple systems. We conclude that mass transfer as well as merger pathways of BSS formation are present in this cluster.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».