Magnetic Fields in M-dwarf Members of the Pleiades Open Cluster Using APOGEE Spectra
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Average magnetic field measurements are presented for 62 M-dwarf members of the Pleiades open cluster, derived from Zeeman-enhanced Fe i lines in the H band. A Markov Chain Monte Carlo methodology was employed to model magnetic filling factors using Sloan Digital Sky Survey (SDSS) IV APOGEE high-resolution spectra, along with the radiative transfer code Synmast, MARCS stellar atmosphere models, and the APOGEE Data Release 17 spectral line list. There is a positive correlation between mean magnetic fields and stellar rotation, with slow-rotator stars (Rossby number, Ro > 0.13) exhibiting a steeper slope than rapid rotators (Ro < 0.13). However, the latter sample still shows a positive trend between Ro and magnetic fields, which is given by 〈 B 〉 = 1604 × Ro −0.20 . The derived stellar radii when compared with physical isochrones show that, on average, our sample shows radius inflation, with median enhanced radii ranging from +3.0% to +7.0%, depending on the model. There is a positive correlation between magnetic field strength and radius inflation, as well as with stellar spot coverage, correlations which together indicate that stellar spot-filling factors generated by strong magnetic fields might be the mechanism that drives radius inflation in these stars. We also compare our derived magnetic fields with chromospheric emission lines (H α , H β , and Ca ii K), as well as with X-ray and H α to bolometric luminosity ratios, and find that stars with higher chromospheric and coronal activity tend to be more magnetic.
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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 | 0,000 |
| 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 ».