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Enregistrement W2069046426 · doi:10.1086/670255

Indicators of Mass in Spherical Stellar Atmospheres

2013· article· en· W2069046426 sur OpenAlexaff
John B. Lester, Rayomond Dinshaw, Hilding R. Neilson

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsLuminosityStellar massRADIUSRed supergiantStellar atmosphereStellar evolutionSurface brightnessAstronomyBrightnessStar (game theory)Binary starStellar mass lossSupergiantGiant starStarsStar formationGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mass is the most important stellar parameter, but it is not directly observable for a single star. Spherical model stellar atmospheres are explicitly characterized by their luminosity ( L ⋆ ), mass ( M ⋆ ), and radius ( R ⋆ ), and observations can now determine directly L ⋆ and R ⋆ . We computed spherical model atmospheres for red giants and for red supergiants holding L ⋆ and R ⋆ constant at characteristic values for each type of star but varying M ⋆ , and we searched the predicted flux spectra and surface-brightness distributions for features that changed with mass. For both stellar classes we found similar signatures of the stars' mass in both the surface-brightness distribution and the flux spectrum. The spectral features have been use previously to determine log 10 ( g ), and now that the luminosity and radius of a non-binary red giant or red supergiant can be observed, spherical model stellar atmospheres can be used to determine a star's mass from currently achievable spectroscopy. The surface-brightness variations of mass are slightly smaller than can be resolved by current stellar imaging, but they offer the advantage of being less sensitive to the detailed chemical composition of the atmosphere.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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