Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nearby associations of stars which are coeval are important benchmark laboratories because they provide robust measurements of stellar ages. The study of such coeval groups makes it possible to better understand star formation by studying the initial mass function, the binary fraction or the circumstellar disks of stars, to determine how the initially dense populations of young stars gradually disperse to form the field population, and to shed light on how the properties of stars, exoplanets and substellar objects evolve with distinct snapshots along their lifetime. The advent of large-scale missions such as Gaia is reshaping our understanding or stellar kinematics in the Solar neighborhood and beyond, and offers the opportunity to detect a large number of loose, coeval stellar associations for the first time, which evaded prior detection because of their low density or the faintness of their members. In parallel, advances in detection and characterization of exoplanets and substellar objects are starting to unveil the detailed properties of extrasolar atmospheres, as well as population-level distributions in fundamental exoplanet properties such as radii, masses, and orbital parameters. Accurate ages are still sparsely available to interpret the evolution of both exoplanets and substellar objects, and both fields are now ripe for detailed age investigations because we are starting to uncover ever-closer low-density associations that previously escaped detection, as well as exoplanets and ever lower-mass members of more distant open clusters and star-forming regions. In this paper, we review some recent advances in the identification and characterization of nearby associations, the methods by which stellar ages are measured, and some of the direct applications of the study of young associations such as the emergent field of isolated planetary-mass objects.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,174 | 0,162 |
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 ».