Elemental Abundance Analyses with DAO Spectrograms. XXXV. On the Iron Abundances of B and A Stars
Notice bibliographique
Résumé
I compared the results of LTE fine analyses for B and A stars based on the newer "precise and accurate" Fe II gf values of Melendez & Barbuy (MB) with those based on the relatively recent major critical compilation of Fuhr & Wiese (FW). Only nonblended Fe II lines with both FW and MB gf values for 34 B and A stars with equivalent widths derived from high dispersion, high (>200) signal-to-noise ratio Dominion Astrophysical Observatory spectra were used. For most stars the standard deviations of the abundances derived from Fe II lines decrease slightly with the MB values, which is the signature of better consistency among the gf values. Then, for stars with many Fe I lines, I performed analyses using all lines with FW gf values and those with only A and B quality gf values and found minor improvements in the latter case. However, the abundances and microturbulences derived from Fe I lines are in better agreement with the Fe II FW results. The discrepancy between the results for Fe I FW and Fe II MB values could be due to NLTE effects on Fe I. A more limited comparison is made with the recent theoretical values of Deb & Hibbert which, when used, show a greater scatter of the derived Fe II gf values and smaller abundances than those obtained with the MB gf values.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,005 |
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 ».