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Enregistrement W4402329760 · doi:10.1051/0004-6361/202451586

Binarity at LOw Metallicity (BLOeM)

2024· article· en· W4402329760 sur OpenAlexaff
T. Shenar, J. Bodensteiner, H. Sana, P. A. Crowther, D. J. Lennon, M. Abdul-Masih, L. A. Almeida

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoSaint Mary's University
Organismes subventionnairesAgencia Estatal de InvestigaciónInternational Space Science InstituteAgència de Gestió d'Ajuts Universitaris i de RecercaConsejo Superior de Investigaciones CientíficasJapan Society for the Promotion of ScienceAustralian Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilHORIZON EUROPE Framework ProgrammeNarodowa Agencja Wymiany AkademickiejBundesministerium für Bildung und ForschungMinisterio de Ciencia e InnovaciónFundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de JaneiroFonds Wetenschappelijk OnderzoekCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorScience Foundation IrelandUK Research and InnovationDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean Regional Development FundEuropean CommissionDeutsches Zentrum für Luft- und RaumfahrtGovernment of the United Kingdom
Mots-clésPhysicsMetallicityAstrophysicsStarsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surveys in the Milky Way and Large Magellanic Cloud have revealed that the majority of massive stars will interact with companions during their lives. However, knowledge of the binary properties of massive stars at low metallicity, and therefore in conditions approaching those of the Early Universe, remain sparse. We present the Binarity at LOw Metallicity (BLOeM) campaign, an ESO large programme designed to obtain 25 epochs of spectroscopy for 929 massive stars in the Small Magellanic Cloud, allowing us to probe multiplicity in the lowest-metallicity conditions to date ( Z = 0.2 Z ⊙ ). BLOeM will provide (i) the binary fraction, (ii) the orbital configurations of systems with periods of P ≲ 3 yr, (iii) dormant black-hole binary candidates (OB+BH), and (iv) a legacy database of physical parameters of massive stars at low metallicity. Main sequence (OB-type) and evolved (OBAF-type) massive stars are observed with the LR02 setup of the GIRAFFE instrument of the Very Large Telescope (3960–4570 Å resolving power R = 6200; typical signal-to-noise ratio(S/N) ≈70–100). This paper utilises the first nine epochs obtained over a three-month time period. We describe the survey and data reduction, perform a spectral classification of the stacked spectra, and construct a Hertzsprung-Russell diagram of the sample via spectral-type and photometric calibrations. Our detailed classification reveals that the sample covers spectral types from O4 to F5, spanning the effective temperature and luminosity ranges 6.5 ≲ T eff /kK ≲ 45 and 3.7 < log L/L ⊙ < 6.1 and initial masses of 8 ≲ M ini ≲ 80 M ⊙ . The sample comprises 159 O-type stars, 331 early B-type (B0–3) dwarfs and giants (luminosity classes V–III), 303 early B-type supergiants (II–I), and 136 late-type BAF supergiants. At least 82 stars are OBe stars: 20 O-type and 62 B-type (13% and 11% of the respective samples). In addition, the sample includes 4 high-mass X-ray binaries, 3 stars resembling luminous blue variables, 2 bloated stripped-star candidates, 2 candidate magnetic stars, and 74 eclipsing binaries.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,933
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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