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Enregistrement W1989783740 · doi:10.1088/0067-0049/216/1/10

AN INFRARED CENSUS OF DUST IN NEARBY GALAXIES WITH <i>SPITZER</i> (DUSTINGS). I. OVERVIEW

2014· article· en· W1989783740 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueGalaxies: Formation, Evolution, Phenomena
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésGalaxyStarsDwarf galaxyPhotometry (optics)Stellar populationAsymptotic giant branchRed-giant branchStar formationPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nearby resolved dwarf galaxies provide excellent opportunities for studying the dust-producing late stages of stellar evolution over a wide range of metallicity (-2.7 < [Fe/H] < -1.0). Here, we describe DUSTiNGS (DUST in Nearby Galaxies with Spitzer): a 3.6 and 4.5 micron post-cryogen Spitzer Space Telescope imaging survey of 50 dwarf galaxies within 1.5 Mpc that is designed to identify dust-producing Asymptotic Giant Branch (AGB) stars and massive stars. The survey includes 37 dwarf spheroidal, 8 dwarf irregular, and 5 transition-type galaxies. This near-complete sample allows for the building of statistics on these rare phases of stellar evolution over the full metallicity range. The photometry is >75% complete at the tip of the Red Giant Branch for all targeted galaxies, with the exception of the crowded inner regions of IC 10, NGC 185, and NGC 147. This photometric depth ensures that the majority of the dust-producing stars, including the thermally-pulsing AGB stars, are detected in each galaxy. The images map each galaxy to at least twice the half-light radius to ensure that the entire evolved star population is included and to facilitate the statistical subtraction of background and foreground contamination, which is severe at these wavelengths. In this overview, we describe the survey, the data products, and preliminary results. We show evidence for the presence of dust-producing AGB stars in 8 of the targeted galaxies, with metallicities as low as [Fe/H] = -1.9, suggesting that dust production occurs even at low metallicity.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,682

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeObservationnel
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

Citations73
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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