MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7056035958

Dispersal timescale of protoplanetary disks in the low-metallicity young cluster Dolidze 25

2021· article· en· W7056035958 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueKeele Research Repository (Keele University) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser Design and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLos Alamos National LaboratoryPlanetary Science DivisionScience Mission DirectorateUniversity of California, Los AngelesJet Propulsion LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryMax-Planck-Institut für AstronomieNational Central UniversitySpace Telescope Science InstituteQueen's University BelfastNational Science FoundationEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationEötvös Loránd TudományegyetemCalifornia Institute of TechnologyQueen's UniversityJohns Hopkins UniversityDurham UniversitySmithsonian Institution
Mots-clésMetallicityCluster (spacecraft)PopulationBiological dispersalPlanetProtoplanetary diskStellar populationInfrared
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<jats:p><jats:italic>Context.</jats:italic> The dispersal of protoplanetary disks sets the timescale that is available for planets to assemble, and thus it is one of the fundamental parameters in theories of planetary formation. Disk dispersal is determined by several properties of the central star, the disk itself, and the surrounding environment. In particular, the metallicity of disks may affect their evolution, but controversial results have been published so far: disks in low-metallicity clusters appear to disperse rapidly, while some evidence supports the existence of accreting disks that are several million years old in the Magellanic Clouds.</jats:p> <jats:p><jats:italic>Aims.</jats:italic> We study the dispersal timescale of disks in Dolidze 25, the young cluster in the proximity of the Sun with the lowest metallicity, to understand whether disk evolution is affected by the low metallicity of the cluster.</jats:p> <jats:p><jats:italic>Methods.</jats:italic> We analyzed <jats:italic>C</jats:italic><jats:italic>h</jats:italic><jats:italic>a</jats:italic><jats:italic>n</jats:italic><jats:italic>d</jats:italic><jats:italic>r</jats:italic><jats:italic>a</jats:italic> ACIS-I observations of the cluster and combined the resulting source catalog with existing optical and infrared catalogs of the region. We selected the disk-bearing population in a circular region with a diameter of 1° centered on Dolidze 25 from criteria based on infrared colors, and we selected the disk-less population within a smaller central region from the X-ray sources with O infrared counterparts. In both cases, criteria were applied to discard contaminating sources in the foreground or background. We derived stellar parameters from isochrones that were fit to color-magnitude diagrams.</jats:p> <jats:p><jats:italic>Results.</jats:italic> We derived a disk fraction of ∼34% and a median age of the cluster of 1.2 Myr. To minimize the effect of incompleteness and spatial inhomogeneity in the list of members, we restricted this calculation to stars in a magnitude range within which our selection of cluster members is fairly complete. We also adopted different cuts in stellar masses. When we compare this estimate with existing estimates of the disk fraction of clusters younger than 10 Myr, the disk fraction of Dolidze 25 appears to be lower than what is expected based on its age alone.</jats:p> <jats:p><jats:italic>Conclusions.</jats:italic> Even though our results are not conclusive given the intrinsic uncertainty on stellar ages estimated from isochrone fitting to color-magnitude diagrams, we suggest that disk evolution in Dolidze 25 may be affected by the environment. Given the poor O-star population and low stellar density of the cluster, it is more likely that the disk dispersal timescale is dictated more by the low metallicity of the cluster than by external photoevaporation or dynamical encounters.</jats:p>

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,308
Score d'incertitude au seuil0,441

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,219 · 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.

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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueKeele Research Repository (Keele University)Même sujetLaser Design and ApplicationsTravaux en français237 207