THE VELOCITY DISTRIBUTION OF NEARBY STARS FROM<i>HIPPARCOS</i>DATA. I. THE SIGNIFICANCE OF THE MOVING GROUPS
Notice bibliographique
Résumé
We present a three-dimensional reconstruction of the velocity distribution of nearby stars (≲100 pc) using a maximum likelihood density estimation technique applied to the two-dimensional tangential velocities of stars. The underlying distribution is modeled as a mixture of Gaussian components. The algorithm reconstructs the error-deconvolved distribution function, even when the individual stars have unique error and missing-data properties. We apply this technique to the tangential velocity measurements from a kinematically unbiased sample of 11,865 main-sequence stars observed by the Hipparcos satellite. We explore various methods for validating the complexity of the resulting velocity distribution function, including criteria based on Bayesian model selection and how accurately our reconstruction predicts the radial velocities of a sample of stars from the Geneva–Copenhagen Survey (GCS). Using this very conservative external validation test based on the GCS, we find that there is little evidence for structure in the distribution function beyond the moving groups established prior to the Hipparcos mission. This is in sharp contrast with internal tests performed here and in previous analyses, which point consistently to maximal structure in the velocity distribution. We quantify the information content of the radial velocity measurements and find that the mean amount of new information gained from a radial velocity measurement of a single star is significant. This argues for complementary radial velocity surveys to upcoming astrometric surveys.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».