Constraining lens masses in moderately to highly magnified microlensing events from Gaia
Notice bibliographique
Résumé
Context. Microlensing events provide a unique way to detect and measure the masses of isolated, non-luminous objects, particularly dark stellar remnants. Under certain conditions, it is possible to measure the mass of these objects using photometry alone, specifically when a microlensing light curve displays a finite source (FS) effect. This effect generally occurs in highly magnified light curves, i.e. when the source and the lens are very well aligned. Aims. In this study, we analyse Gaia Alerts and Gaia Data Release 3 datasets, identifying four moderate-to-high-magnification microlensing events without a discernible FS effect. The absence of this effect suggests a large Einstein radius, implying substantial lens masses. Methods. In each event, we constrained the FS effect, and therefore established lower limits for the angular Einstein radius and lens mass. Additionally, we used the DarkLensCode software to obtain the mass, distance, and brightness distribution for the lens based on the Galactic model. Results. Our analysis established lower mass limits of ∼0.7 M⊙ for one lens and ∼0.3 − 0.5 M⊙ for two others. A DarkLensCode analysis supports these findings, estimating lens masses in the range of ∼0.42 − 1.70 M⊙ and dark lens probabilities exceeding 80%. These results strongly indicate that the lenses are stellar remnants, such as white dwarfs or neutron stars. Conclusions. While further investigations are required to confirm the nature of these lenses, we demonstrate a straightforward yet effective approach to identifying stellar remnant 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».