Near-infrared photometry of the central stars of planetary nebulae with the VVVX survey
Notice bibliographique
Résumé
Achieving accurate photometric characterizations of central stars of planetary nebulae (CSPNe) toward the galactic plane is significantly hindered by the high levels of interstellar extinction in these regions. However, near-infrared (NIR) observations offer a more effective alternative, as extinction is substantially reduced at these wavelengths. By mitigating the effects of interstellar extinction via NIR observations of the Galactic disk and bulge, we seek to improve the identification and characterization of CSPNe in these regions, enabling a deeper understanding of their properties and evolutionary status. We used NIR photometry from the VISTA Variables in the Vía Láctea (VVV) survey and its extension VVVX to define the NIR photometry of a large sample of CSPNe recently identified with Gaia EDR3 data. We explored the optical and NIR properties of all CSPNe in our sample and searched for eclipsing binary candidates among them by employing relevant catalogs. We present a homogeneous catalog of 1274 CSPNe, including their Z, Y, H, J, and K NIR magnitudes and errors. We also include our findings on the photometric properties of our sample. We report 14 CSPNe with a large IR excess indicating cool companions and/or surrounding discs and 56 eclipsing binary candidates. Based on the present VVVX CSPN catalog, we conclude that NIR photometry can prove valuable for further and in-depth studies of CSPNe. Subsequent studies ought to focus on exploring the true nature of the CSPNe that present IR excess as well as eclipsing-binary CSPNe candidates.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».