UOCS-XII. A study of open cluster NGC 6940 using UVIT/<i>AstroSat</i> cluster properties and exotic populations
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We study an open cluster NGC 6940 using AstroSat/UVIT (Ultraviolet Imaging Telescope) data and other archival data. This is an intermediate age cluster (∼1 Gyr), located at about 770 pc distance, harbouring several exotic populations apart from normal single and binary stars. We identify members of this cluster using a machine learning algorithm, ML-MOC and identify 492 members, including one blue straggler star (BSS), two yellow straggler stars (YSS), 11 blue lurker (BL) candidates, and two red clump (RC) stars. The cluster shows the effect of mass segregation, with massive stars segregated the most into the cluster, followed by the equal-mass binary members and the single low-mass stars. We report the presence of an extended main-sequence turn-off (eMSTO) feature in this cluster and suggest that the age spread may be a contributing factor behind it. However, the effect of stellar rotation, and the dust absorption needs to be examined more comprehensively with a larger fraction of MSTO stars. All the sixteen sources mentioned above have a counterpart in the UVIT/F169M filter. In order to characterize them, we construct multi-wavelength spectral energy distributions (SEDs) of 14 of these objects having no nearby sources within 3 arcsec. The BSS is successfully fitted with a single-component SED. We find that three BLs, two YSS, and one RC star have UV excess greater than 50 per cent and successfully fit two-component SEDs having hot companions. The parameters derived from the SEDs imply that the hot companions of BLs and the RC star are low-mass and normal-mass white dwarfs, whereas the hot companions of YSS are likely to be subdwarf B stars. We suggest that at least 6 out of 14 stars (∼42 per cent) are formed via mass transfer and/or merger pathways.
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 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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».