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Context. Gaia Data Release 2 provides high-precision astrometry and three-band photometry for about 1.3 billion sources over the full sky. The precision, accuracy, and homogeneity of both astrometry and photometry are unprecedented. Aims. We highlight the power of the Gaia DR2 in studying many fine structures of the Hertzsprung-Russell diagram (HRD). Gaia allows us to present many different HRDs, depending in particular on stellar population selections. We do not aim here for completeness in terms of types of stars or stellar evolutionary aspects. Instead, we have chosen several illustrative examples. Methods. We describe some of the selections that can be made in Gaia DR2 to highlight the main structures of the Gaia HRDs. We select both field and cluster (open and globular) stars, compare the observations with previous classifications and with stellar evolutionary tracks, and we present variations of the Gaia HRD with age, metallicity, and kinematics. Late stages of stellar evolution such as hot subdwarfs, post-AGB stars, planetary nebulae, and white dwarfs are also analysed, as well as low-mass brown dwarf objects. Results. The Gaia HRDs are unprecedented in both precision and coverage of the various Milky Way stellar populations and stellar evolutionary phases. Many fine structures of the HRDs are presented. The clear split of the white dwarf sequence into hydrogen and helium white dwarfs is presented for the first time in an HRD. The relation between kinematics and the HRD is nicely illustrated. Two different populations in a classical kinematic selection of the halo are unambiguously identified in the HRD. Membership and mean parameters for a selected list of open clusters are provided. They allow drawing very detailed cluster sequences, highlighting fine structures, and providing extremely precise empirical isochrones that will lead to more insight in stellar physics. Conclusions. Gaia DR2 demonstrates the potential of combining precise astrometry and photometry for large samples for studies in stellar evolution and stellar population and opens an entire new area for HRD-based studies.
Gaia Data Release 2: Observational hertzsprung-russell diagrams
Babusiaux C.;Van Leeuwen F.;Barstow M. A.;Jordi C.;Vallenari A.;Bossini D.;Bressan A.;Cantat-Gaudin T.;Van Leeuwen M.;Brown A. G. A.;Prusti T.;De Bruijne J. H. J.;Bailer-Jones C. A. L.;Biermann M.;Evans D. W.;Eyer L.;Jansen F.;Klioner S. A.;Lammers U.;Lindegren L.;Luri X.;Mignard F.;Panem C.;Pourbaix D.;Randich S.;Sartoretti P.;Siddiqui H. I.;Soubiran C.;Walton N. A.;Arenou F.;Bastian U.;Cropper M.;Drimmel R.;Katz D.;Lattanzi M. G.;Bakker J.;Cacciari C.;Castaneda J.;Chaoul L.;Cheek N.;De Angeli F.;Fabricius C.;Guerra R.;Holl B.;Masana E.;Messineo R.;Mowlavi N.;Nienartowicz K.;Panuzzo P.;Portell J.;Riello M.;Seabroke G. M.;Tanga P.;Thevenin F.;Gracia-Abril G.;Comoretto G.;Garcia-Reinaldos M.;Teyssier D.;Altmann M.;Andrae R.;Audard M.;Bellas-Velidis I.;Benson K.;Berthier J.;Blomme R.;Burgess P.;Busso G.;Carry B.;Cellino A.;Clementini G.;Clotet M.;Creevey O.;Davidson M.;De Ridder J.;Delchambre L.;Dell'Oro A.;Ducourant C.;Fernandez-Hernandez J.;Fouesneau M.;Fremat Y.;Galluccio L.;Garcia-Torres M.;Gonzalez-Nunez J.;Gonzalez-Vidal J. J.;Gosset E.;Guy L. P.;Halbwachs J. -L.;Hambly N. C.;Harrison D. L.;Hernandez J.;Hestroffer D.;Hodgkin S. T.;Hutton A.;Jasniewicz G.;Jean-Antoine-Piccolo A.;Jordan S.;Korn A. J.;Krone-Martins A.;Lanzafame A. C.;Lebzelter T.;Loffler W.;Manteiga M.;Marrese P. M.;Martin-Fleitas J. M.;Moitinho A.;Mora A.;Muinonen K.;Osinde J.;Pancino E.;Pauwels T.;Petit J. -M.;Recio-Blanco A.;Richards P. J.;Rimoldini L.;Robin A. C.;Sarro L. M.;Siopis C.;Smith M.;Sozzetti A.;Suveges M.;Torra J.;Van Reeven W.;Abbas U.;Abreu Aramburu A.;Accart S.;Aerts C.;Altavilla G.;Alvarez M. A.;Alvarez R.;Alves J.;Anderson R. I.;Andrei A. H.;Anglada Varela E.;Antiche E.;Antoja T.;Arcay B.;Astraatmadja T. L.;Bach N.;Baker S. G.;Balaguer-Nunez L.;Balm P.;Barache C.;Barata C.;Barbato D.;Barblan F.;Barklem P. S.;Barrado D.;Barros M.;Bartholome Munoz S.;Bassilana J. -L.;Becciani U.;Bellazzini M.;Berihuete A.;Bertone S.;Bianchi L.;Bienayme O.;Blanco-Cuaresma S.;Boch T.;Boeche C.;Bombrun A.;Borrachero R.;Bouquillon S.;Bourda G.;Bragaglia A.;Bramante L.;Breddels M. A.;Brouillet N.;Brusemeister T.;Brugaletta E.;Bucciarelli B.;Burlacu A.;Busonero D.;Butkevich A. G.;Buzzi R.;Caffau E.;Cancelliere R.;Cannizzaro G.;Carballo R.;Carlucci T.;Carrasco J. M.;Casamiquela L.;Castellani M.;Castro-Ginard A.;Charlot P.;Chemin L.;Chiavassa A.;Cocozza G.;Costigan G.;Cowell S.;Crifo F.;Crosta M.;Crowley C.;Cuypersy J.;Dafonte C.;Damerdji Y.;Dapergolas A.;David P.;David M.;De Laverny P.;De Luise F.;De March R.;De Martino D.;De Souza R.;De Torres A.;Debosscher J.;Del Pozo E.;Delbo M.;Delgado A.;Delgado H. E.;Diakite S.;Diener C.;Distefano E.;Dolding C.;Drazinos P.;Duran J.;Edvardsson B.;Enke H.;Eriksson K.;Esquej P.;Eynard Bontemps G.;Fabre C.;Fabrizio M.;Faigler S.;Falcao A. J.;Farras Casas M.;Federici L.;Fedorets G.;Fernique P.;Figueras F.;Filippi F.;Findeisen K.;Fonti A.;Fraile E.;Fraser M.;Frezouls B.;Gai M.;Galleti S.;Garabato D.;Garcia-Sedano F.;Garofalo A.;Garralda N.;Gavel A.;Gavras P.;Gerssen J.;Geyer R.;Giacobbe P.;Gilmore G.;Girona S.;Giuffrida G.;Glass F.;Gomes M.;Granvik M.;Gueguen A.;Guerrier A.;Guiraud J.;Gutierrez-Sanchez R.;Haigron R.;Hatzidimitriou D.;Hauser M.;Haywood M.;Heiter U.;Helmi A.;Heu J.;Hilger T.;Hobbs D.;Hofmann W.;Holland G.;Huckle H. E.;Hypki A.;Icardi V.;Janssen K.;De Fombelle G. J.;Jonker P. G.;Juhasz A. L.;Julbe F.;Karampelas A.;Kewley A.;Klar J.;Kochoska A.;Kohley R.;Kolenberg K.;Kontizas M.;Kontizas E.;Koposov S. E.;Kordopatis G.;Kostrzewa-Rutkowska Z.;Koubsky P.;Lambert S.;Lanza A. F.;Lasne Y.;Lavigne J. -B.;Le Fustec Y.;Le Poncin-Lafitte C.;Lebreton Y.;Leccia S.;Leclerc N.;Lecoeur-Taibi I.;Lenhardt H.;Leroux F.;Liao S.;Licata E.;Lindstrom H. E. P.;Lister T. A.;Livanou E.;Lobel A.;Lopez M.;Managau S.;Mann R. G.;Mantelet G.;Marchal O.;Marchant J. M.;Marconi M.;Marinoni S.;Marschalko G.;Marshall D. J.;Martino M.;Marton G.;Mary N.;Massari D.;Matijevic G.;Mazeh T.;McMillan P. J.;Messina S.;Michalik D.;Millar N. R.;Molina D.;Molinaro R.;Molnar L.;Montegriffo P.;Mor R.;Morbidelli R.;Morel T.;Morris D.;Mulone A. F.;Muraveva T.;Musella I.;Nelemans G.;Nicastro L.;Noval L.;O'Mullane W.;Ordenovic C.;Ordonez-Blanco D.;Osborne P.;Pagani C.;Pagano I.;Pailler F.;Palacin H.;Palaversa L.;Panahi A.;Pawlak M.;Piersimoni A. M.;Pineau F. -X.;Plachy E.;Plum G.;Poggio E.;Poujoulet E.;Prsa A.;Pulone L.;Racero E.;Ragaini S.;Rambaux N.;Ramos-Lerate M.;Regibo S.;Reyle C.;Riclet F.;Ripepi V.;Riva A.;Rivard A.;Rixon G.;Roegiers T.;Roelens M.;Romero-Gomez M.;Rowell N.;Royer F.;Ruiz-Dern L.;Sadowski G.;Sagrista Selles T.;Sahlmann J.;Salgado J.;Salguero E.;Sanna N.;Santana-Ros T.;Sarasso M.;Savietto H.;Schultheis M.;Sciacca E.;Segol M.;Segovia J. C.;Segransan D.;Shih I. -C.;Siltala L.;Silva A. F.;Smart R. L.;Smith K. W.;Solano E.;Solitro F.;Sordo R.;Soria Nieto S.;Souchay J.;Spagna A.;Spoto F.;Stampa U.;Steele I. A.;Steidelmuller H.;Stephenson C. A.;Stoev H.;Suess F. F.;Surdej J.;Szabados L.;Szegedi-Elek E.;Tapiador D.;Taris F.;Tauran G.;Taylor M. B.;Teixeira R.;Terrett D.;Teyssandier P.;Thuillot W.;Titarenko A.;Torra Clotet F.;Turon C.;Ulla A.;Utrilla E.;Uzzi S.;Vaillant M.;Valentini G.;Valette V.;Van Elteren A.;Van Hemelryck E.;Vaschetto M.;Vecchiato A.;Veljanoski J.;Viala Y.;Vicente D.;Vogt S.;Von Essen C.;Voss H.;Votruba V.;Voutsinas S.;Walmsley G.;Weiler M.;Wertz O.;Wevers T.;Wyrzykowski L.;Yoldas A.;Zerjal M.;Ziaeepour H.;Zorec J.;Zschocke S.;Zucker S.;Zurbach C.;Zwitter T.
2018
Abstract
Context. Gaia Data Release 2 provides high-precision astrometry and three-band photometry for about 1.3 billion sources over the full sky. The precision, accuracy, and homogeneity of both astrometry and photometry are unprecedented. Aims. We highlight the power of the Gaia DR2 in studying many fine structures of the Hertzsprung-Russell diagram (HRD). Gaia allows us to present many different HRDs, depending in particular on stellar population selections. We do not aim here for completeness in terms of types of stars or stellar evolutionary aspects. Instead, we have chosen several illustrative examples. Methods. We describe some of the selections that can be made in Gaia DR2 to highlight the main structures of the Gaia HRDs. We select both field and cluster (open and globular) stars, compare the observations with previous classifications and with stellar evolutionary tracks, and we present variations of the Gaia HRD with age, metallicity, and kinematics. Late stages of stellar evolution such as hot subdwarfs, post-AGB stars, planetary nebulae, and white dwarfs are also analysed, as well as low-mass brown dwarf objects. Results. The Gaia HRDs are unprecedented in both precision and coverage of the various Milky Way stellar populations and stellar evolutionary phases. Many fine structures of the HRDs are presented. The clear split of the white dwarf sequence into hydrogen and helium white dwarfs is presented for the first time in an HRD. The relation between kinematics and the HRD is nicely illustrated. Two different populations in a classical kinematic selection of the halo are unambiguously identified in the HRD. Membership and mean parameters for a selected list of open clusters are provided. They allow drawing very detailed cluster sequences, highlighting fine structures, and providing extremely precise empirical isochrones that will lead to more insight in stellar physics. Conclusions. Gaia DR2 demonstrates the potential of combining precise astrometry and photometry for large samples for studies in stellar evolution and stellar population and opens an entire new area for HRD-based studies.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2023-2025 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.
