The Nearby Evolved Stars Survey
Notice bibliographique
Résumé
Low- to intermediate-mass (∼ 0.8−8 M⊙) evolved stars contribute significantly to the chemical enrichment of the interstellar medium in the local Universe. It is therefore crucial to accurately measure the mass return in their final evolutionary stages. The Nearby Evolved Stars Survey (NESS) is a large multi-telescope project targeting a volume-limited sample of ∼ 850 stars within 3 kpc in order to derive the dust and gas return rates in the solar neighbourhood, and to constrain the physics underlying these processes. We present an initial analysis of the CO-line observations, including detection statistics, carbon isotopic ratios, initial mass-loss rates, and gas-to-dust ratios. We describe a new data reduction pipeline for homogeneity, which we use to analyse the available NESS CO data from the James Clerk Maxwell Telescope, measuring line parameters and calculating empirical gas mass-loss rates. We present the first release of the available data on 485 sources, one of the largest homogeneous samples of CO data to date. Comparison with a large combined literature sample finds that high mass-loss rate and especially carbon-rich sources are over-represented in literature, while NESS is probing significantly more sources at low mass-loss rates, detecting 59 sources in CO for the first time and providing useful upper limits on non-detections. CO line detection rates are 81% for the CO(2−1) line and 75% for CO(3−2). The majority (82%) of detected lines conform to the expected soft parabola shape, while eleven sources show a double wind. Calculated mass-loss rates show power-law relations with both the dust-production rates and expansion velocities, up to a mass-loss rate saturation value ∼ 5 × 10−6 M⊙ yr−1. Median gas-to-dust ratios of 250 and 680 are found for oxygen-rich and carbon-rich sources, respectively. Our analysis of CO observations in this first data release highlights the importance of our volume-limited approach in characterizing the local AGB population as a whole.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,009 | 0,007 |
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 ».