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Enregistrement W4409324423 · doi:10.1051/0004-6361/202451819

A systematic method to identify runaways from star clusters produced from single-binary interactions

2025· article· en· W4409324423 sur OpenAlexfundno aff
A. Herrera-Urquieta, Nathan W. C. Leigh, J. V. Da Fonseca Pinto, G. Díaz-Cerda, Steffani M. Grondin, Jeremy J. Webb, Taeho Ryu, Aaron M. Geller, Marina Kounkel, Silvia Toonen, M. Vilaxa-Campos

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloCentro de Astrofísica y Tecnologías AfinesUS-UK Fulbright CommissionU.S. Department of StateNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsBinary numberStar (game theory)Binary starOpen clusterStar clusterCluster (spacecraft)Stars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. One hypothesis for runaway stars (RSs) is that they are ejected from star clusters with high velocities relative to the cluster center-of-mass motion. There are two competing mechanisms for their production: supernova-based ejections in binaries, where one companion explodes, leaves no remnant, and launches the other companion at the instantaneous orbital velocity, and the disintegration of triples (or higher-order multiples), which produces a recoiled runaway binary (RB) and an RS. Aims. We search for RS candidates using data from the Gaia DR3 survey with a focus on triple disintegration since in this case the product is always a binary and a single star that should be moving in opposite directions. Methods. We created a systematic methodology to look for candidate RS-RB runaway pairs produced from the disintegration of bound three-body systems formed from single-binary interactions based on momentum conservation and causality. The method we use is general and can be applied to any cluster with a 5D kinematic data set. We used our criteria to search for these pairs in a 150 pc circular field of view surrounding the open cluster M67, which we used as a benchmark cluster to test the robustness of our method. Results. Our results reveal only one RS-RB pair that is consistent with all of our selection criteria out of an initial sample of 108 pairs.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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