Mid-infrared Variability of Young Stellar Objects on Timescales of Days to Years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Variability in the brightness of young stellar objects (YSOs) is a common phenomenon that can be caused by changes in various factors, including accretion, extinction, disk morphology, interactions between the disk and the stellar photosphere, and the rotation of hot or cold magnetic spots on the stellar photosphere. Analyzing the variability on different timescales provides insight into the mechanisms driving the changes in the brightness of YSOs. We investigate the variability of YSOs on both long and short timescales using two mid-IR data sets: the Near-Earth Object Wide-field Infrared Survey Explorer (NEOWISE) 7.5 yr W2 (4.6 μm) data and the YSOVAR 40 day Spitzer/IRAC2 (4.5 μm) data, respectively. We classify the variability types in each timescale following Park et al. We find a higher detection rate of variable sources in the short term (77.6%) compared to the long term (43.0%) due to the higher sensitivity of the Spitzer observations. In addition, the higher cadence of the YSOVAR data results in the weeks-long short-term variability being mostly secular, while the years-long long-term variability explored with the coarsely sampled NEOWISE data is mostly stochastic. By crossmatching the two catalogs, we statistically analyze the variability types exhibited by YSOs across both timescales. The long-term variability amplitude is mostly three times (up to 10 times) greater than the short-term variability. Furthermore, we evaluate variability on very short (1–2 days) timescales and recover a trend of the increasing amplitude of variability as the timescales increase. By comprehensively analyzing the variability of YSOs over various timescales, we contribute to a deeper understanding of the underlying mechanisms driving their variability.
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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 | 0,001 | 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 ».