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Enregistrement W4306787226 · doi:10.3847/1538-4357/ac90be

A 4 Gyr M-dwarf Gyrochrone from CFHT/MegaPrime Monitoring of the Open Cluster M67

2022· article· en· W4306787226 sur OpenAlexaboutno aff
Ryan Dungee, Jennifer L. van Saders, Eric Gaidos, Mark Chun, R. A. García, E. A. Magnier, S. Mathur, Â. R. G. Santos

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsOpen clusterAstrophysicsPhotometry (optics)MetallicityPleiadesBlue stragglerAstronomyRotation periodStarsStar clusterStarspot

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present stellar rotation periods for late K- and early M-dwarf members of the 4 Gyr old open cluster M67 as calibrators for gyrochronology and tests of stellar spin-down models. Using Gaia EDR3 astrometry for cluster membership and Pan-STARRS (PS1) photometry for binary identification, we build this set of rotation periods from a campaign of monitoring M67 with the Canada–France–Hawaii Telescope’s MegaPrime wide-field imager. We identify 1807 members of M67, of which 294 are candidate single members with significant rotation period detections. Moreover, we fit a polynomial to the period versus color-derived effective temperature sequence observed in our data. We find that the rotation of very cool dwarfs can be explained by simple solid-body spin-down between 2.7 and 4 Gyr. We compare this rotational sequence to the predictions of gyrochronological models and find that the best match is Skumanich-like spin-down, P rot ∝ t 0.62, applied to the sequence of Ruprecht 147. This suggests that, for spectral types K7–M0 with near-solar metallicity, once a star resumes spinning down, a simple Skumanich-like relation is sufficient to describe their rotation evolution, at least through the age of M67. Additionally, for stars in the range M1–M3, our data show that spin-down must have resumed prior to the age of M67, in conflict with the predictions of the latest spin-down models.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations51
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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