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Enregistrement W4404300899 · doi:10.3847/1538-3881/ad7de7

Clusters, Clumps, Dust, and Gas (CCDG) in NGC 1614: Benchmarking Cluster Demographics in Extreme Systems

2024· article· en· W4404300899 sur OpenAlexaff
Miranda Caputo, Rupali Chandar, Angus Mok, Sean T. Linden, Paul Goudfrooij, Bradley C. Whitmore

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensOntario College of Art and Design
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsStar clusterAstronomyGalaxyStar formationPhotometry (optics)Galaxy clusterCluster (spacecraft)Infrared excessSpectral energy distributionInitial mass functionStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observations of young star clusters in a variety of galaxies have been used to constrain basic properties related to star formation, such as the fraction of stars found in clusters (Γ) and the shape of the cluster mass function (CMF). However, the results can depend heavily on the reliability of the cluster age-dating process and other assumptions. One of the biggest challenges for successful age-dating lies in breaking the age–reddening degeneracy, where older, dust-free clusters and young, reddened clusters can have similar broadband colors. While this degeneracy affects cluster populations in all galaxies, it is particularly challenging in systems with dusty, extreme star-forming environments. We study the cluster demographics in the luminous infrared galaxy NGC 1614 using Hubble Space Telescope imaging taken in eight optical–near-infrared passbands. For age-dating, we adopt a spectral energy distribution fitting process that limits the maximum allowed reddening by region and includes Hα photometry directly. We find that without these assumptions essentially all clusters in the dust-free UV-bright arm that should have ages ≈50–250 Myr are incorrectly assigned ages younger than 10 Myr. We find that this method greatly reduces the number of clusters in the youngest (τ < 10 Myr) age bin and shows a fairly uniform distribution of massive clusters, the most massive being ≈few × 107 M ⊙. A maximum likelihood fit shows that the CMF is well fitted by a power law with an index of approximately −1.8, with no statistically significant high-mass cutoff. We calculate the fraction of stars born in clusters to be Γ1−10 = 22.4% ± 5.7%. The fraction of stars in clusters decreases quickly over time, with Γ10−100 = 4.5% ± 1.1% and Γ100−400 = 1.7% ± 0.4%, suggesting that clusters dissolve rapidly over the first ∼0.5 Gyr. The decreasing fraction of stars in clusters is consistent with the declining shape observed for the cluster age distribution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,198 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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