Mass-accretion, spectral, and photometric properties of T Tauri stars in Taurus based on TESS and LAMOST
Notice bibliographique
Résumé
We present the analysis of 16 classical T Taur stars using LAMOST and TESS data, investigating spectral properties, photometric variations, and mass-accretion rates. All 16 stars exhibit emissions in H$α$ lines, from which the average mass-accretion rate of $1.76\times10^{-9}~M_{\odot}yr^{-1}$ is derived. Two of the stars, DL Tau and Haro 6-13, show mass-accretion bursts simultaneously in TESS, ASAS-SN, and/or ZTF survey. Based on these observations, we find that the mass-accretion rates of DL Tau and Haro 6-13 reach their maximums of $2.5 \times 10^{-8}~M_{\odot}yr^{-1}$ and $2 \times 10^{-10}~M_{\odot}yr^{-1}$ during the TESS observation, respectively. We detect thirteen flares among these stars. The flare frequency distribution shows that the CTTSs' flare activity is not only dominated by strong flares with high energy but much more active than those of solar-type and young low-mass stars. By comparing the variability classes reported in the literature, we find that the transition timescale between different classes of variability in CTTSs, such as from Stochastic (S) to Bursting (B) or from quasi-periodic symmetric (QPS) to quasi-periodic dipping (QPD), may range from 1.6 to 4 years. We observe no significant correlation between inclination and mass-accretion rates derived from the emission indicators. This suggests that inner disk properties may be more important than that of outer disk. Finally, we find a relatively significant positive correlation between the asymmetric metric "M" and the cold disk inclination compared to the literature. A weak negative correlation between the periodicity metric "Q" value and inclination has been also found.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».