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Enregistrement W4413370021 · doi:10.1051/0004-6361/202554150

Multiband analysis of the O’Connell effect in 14 eclipsing binaries

2025· article· en· W4413370021 sur OpenAlexfundno aff
Daniel Cabrera, M. Catelan, A. Papageorgiou, A. Clocchiatti

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Social FundState Scholarships FoundationEuropean CommissionQueen's UniversityAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloNational Aeronautics and Space AdministrationQueen's University BelfastNuclear Safety and Security CommissionSpace Telescope Science Institute
Mots-clésPhysicsAstrophysicsBinary starAstronomyLight curveStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The O’Connell effect is a phenomenon in eclipsing binary (EB) systems that consists of unequal maxima in a light curve when out of eclipse. Despite being known for decades and with several theories proposed over the years, this effect is still not fully understood. Aims. Our goal is to find different O’Connell effect properties using a multiband approach, compare them with each other, and find correlations between these properties and the physical parameters of the systems. Methods. We present the analysis of 14 new EBs that show the O’Connell effect using multiband data extracted from the Asteroid Terrestrial-impact Last Alert System (ATLAS) and Zwicky Transient Facility (ZTF) all-sky surveys. We measured the difference in maximum amplitudes (δm) alongside different light curve features in different passbands via a new modeling process that uses Gaussian fits. We created a brand-new phenomenological model for O’Connell effect systems whose analysis had previously been hampered by overfitting. Results. Although the magnitude of the O’Connell effect seems to be more pronounced at shorter effective wavelengths, supporting the idea that cool starspots cause the effect, a conclusive correlation is not found. On the other hand, we do find strong correlations between the magnitude of the effect and both the temperature and the period, both of which are inconsistent with a previous study. We also find that in systems that show both positive and negative O’Connell effects, there are different correlations with the aforementioned parameters. Conclusions. We conclude that, even though starspots may be one cause of the O’Connell effect, it is likely a multipronged phenomenon; for instance, the physical interaction between the components of close binary stars may be another important factor.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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