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Enregistrement W2040454561 · doi:10.1086/520926

A Comparative Study of Optical and Ultraviolet Effective Temperatures for DA White Dwarfs from the<i>IUE</i>Archive

2007· article· en· W2040454561 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite dwarfBalmer seriesStarsUltravioletExtinction (optical mineralogy)Ultraviolet astronomyEffective temperatureBinary starStellar atmosphereInterstellar medium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a comparative study of effective temperatures determined from the hydrogen Balmer lines and from the UV energy distribution for 140 DA white dwarfs drawn from the International Ultraviolet Explorer ( IUE ) archive. Our results indicate that the optical and UV temperatures of the majority of stars below T eff ~ 40,000 K and within ~75 pc are in fairly good agreement given the uncertainties. At higher temperatures and/or larger distances, however, significant discrepancies are observed. Several mechanisms are investigated to account for these discrepancies, including the effect of interstellar reddening, the presence of metals in the photosphere, and the existence of unresolved binary white dwarfs. The results of our analysis reveal that wavelength-dependent extinction is the most natural explanation for the observed temperature differences. We also attempt to predict the differences in optical and UV temperatures expected from unresolved degenerate binaries by performing an exhaustive simulation of composite model spectra. In light of these simulations, we then discuss some known double degenerates and identify new binary candidates by restricting our analysis to stars located within 75 pc, where the effect of interstellar reddening is significantly reduced.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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