A List of the Most Prospective Eclipsing Cataclysmic Variables According to the TESS

2025

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/galaxies13040092
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Eclipsing cataclysmic variables (CVs) are key targets for determining binary system parameters through photometric modeling, yet many of them remain poorly characterized. In this work, we present a list (catalog) of 37 confirmed eclipsing CVs selected based on high-quality and publicly available TESS photometric data. The sample includes both long-period systems (with orbital periods exceeding 4 h), such as Z Cam, U Gem, and nova-like variables, as well as a significant number of SW Sextantis stars. Selection criteria required the presence of clearly defined eclipses and sufficient signal-to-noise ratios for reliable analysis. The catalog provides a foundation for phase-folded light curve studies and future modeling efforts aimed at deriving key physical parameters such as component masses, radii, inclinations, and accretion geometries. Notably, several systems, such as V482 Cam, OZ Dra, ASASSN-14ix, and others, have no previously published physical parameters. Our list is accessible via a dedicated website, where each system will have a separate page, including data from TESS, AAVSO, and ZTF. This resource is intended to support detailed follow-up studies. It may encourage other research groups with observational and modeling expertise to contribute to the investigation of these promising but understudied systems.