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Enregistrement W4303985113 · doi:10.1051/0004-6361/202243659

Stellar population of the Rosette Nebula and NGC 2244

2022· article· en· W4303985113 sur OpenAlexfundno aff
K. Mužić, V. Almendros-Abad, H. Bouy, Karolina Kubiak, Karla Peña Ramírez, A. Krone-Martins, A. Moitinho, Miguel Conceição

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionInstitut national des sciences de l'UniversFundação para a Ciência e a TecnologiaCanadian Space AgencyScience Mission DirectorateInstituto de Astrofísica de CanariasSmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of EdinburghMax-Planck-Institut für AstronomieNvidiaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Central UniversityCentre National de la Recherche ScientifiqueQueen's UniversityAgence Nationale de la RechercheSpace Telescope Science InstituteEötvös Loránd TudományegyetemCalifornia Institute of TechnologyEuropean CommissionLos Alamos National LaboratoryEuropean Space AgencyJohns Hopkins UniversityQueen's University BelfastNational Science FoundationNational Aeronautics and Space AdministrationDurham UniversitySmithsonian Institution
Mots-clésNebulaPhysicsAstrophysicsProper motionPhotometry (optics)Context (archaeology)Open clusterStar clusterPopulationExtinction (optical mineralogy)RADIUSAstronomyStarsPaleontologyOpticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context.Measurements of internal dynamics of young clusters and star-forming regions are crucial to fully understand the process of their formation. A basic prerequisite for this is a well-established and robust list of probable members. Aims.In this work, we study the 2.8° ×2.6° region in the emblematic Rosette Nebula, centred in the young cluster NGC 2244, with the aim of constructing the most reliable candidate member list to date. Using the obtained catalogue, we can determine various structural and kinematic parameters, which can help to draw conclusions about the past and the future of the region. Methods.We constructed a catalogue containing optical to mid-infrared photometry, as well as accurate positions and proper motions fromGaiaEDR3 for the sources in the field of the Rosette Nebula. We applied the probabilistic random forest algorithm to derive the membership probability for each source within our field of view. Based on the list of almost 3000 probable members, of which about a third are concentrated within the radius of 20′ from the centre of NGC 2244, we identified various clustered sources and stellar concentrations in the region, and estimated the average distance to the entire region at 1489 ± 37 pc, 1440 ± 32 pc to NGC 2244, and 1525 ± 36 pc to NGC 2237. The masses, extinction, and ages were derived by fitting the spectral energy distribution to the atmosphere and evolutionary models, and the internal dynamic was assessed via proper motions relative to the mean proper motion of NGC 2244. Results.NGC 2244 is showing a clear expansion pattern, with an expansion velocity that increases with radius. Its initial mass function (IMF) is well represented by two power laws (dN/dM ∝ M−α), with slopesα = 1.05 ± 0.02 for the mass range 0.2–1.5M⊙andα = 2.3 ± 0.3 for the mass range 1.5–20M⊙, and it is in agreement with slopes detected in other star-forming regions. The mean age of the region, derived from the HR diagram, is ∼2 Myr. We find evidence for the difference in ages between NGC 2244 and the region associated with the molecular cloud, which appears slightly younger. The velocity dispersion of NGC 2244 is well above the virial velocity dispersion derived from the total mass (1000 ± 70M⊙) and half-mass radius (3.4 ± 0.2 pc). From the comparison to other clusters and to numerical simulations, we conclude that NGC 2244 may be unbound and that it possibly may have even formed in a super-virial state.

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)0,001
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
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations24
Publié2022
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