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Enregistrement W2093717263 · doi:10.1086/666480

The Carina Project. V. The Impact of NLTE Effects on the Iron Content

2012· article· en· W2093717263 sur OpenAlexaff
M. Fabrizio, T. Merle, F. Thévenin, M. Nonino, G. Bono, P. B. Stetson, I. Ferraro, G. Iannicola, M. Monelli, A. R. Walker, R. Buonanno, F. Caputo, C. E. Corsi, M. Dall’Ora, S. Degl’Innocenti, P. François, R. Gilmozzi, M. Marconi, A. Pietrinferni, P. G. Prada Moroni, F. Primas, L. Pulone, V. Ripepi, M. Romaniello

Notice bibliographique

RevuePublications of the Astronomical Society of the Pacific · 2012
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensDominion Astrophysical ObservatoryHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetallicityAstrophysicsPhysicsStarsGalaxyAbundance (ecology)Spectral lineIonizationRed-giant branchRed giantAstronomyIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have performed accurate iron abundance measurements for 44 red giants (RGs) in the Carina dwarf spheroidal (dSph) galaxy. We used archival, high-resolution spectra ( R ∼ 38,000) collected with UVES at ESO/VLT either in slit mode (five RGs) or in fiber mode (39 RGs, FLAMES/GIRAFFE-UVES). The sample is more than a factor of 4 larger than any previous spectroscopic investigation of stars in dSphs based on high-resolution ( R ≥38000) spectra. We did not impose the ionization equilibrium between neutral and singly ionized iron lines. The effective temperatures and the surface gravities were estimated by fitting stellar isochrones in the V , B - V color-magnitude diagram. To measure the iron abundance of individual lines we applied the LTE spectrum-synthesis fitting method using MARCS model atmospheres of appropriate metallicity. For the 27 stars for which we measured both Fe I and Fe II abundances, we found evidence of NLTE effects between neutral and singly ionized iron abundances. The difference is ∼0.1 dex, on average, but steadily increases when moving from the metal-rich to the metal-poor regime. Moreover, the two metallicity distributions differ at the 97% confidence level. Assuming that the Fe II abundances are minimally affected by NLTE effects, we corrected the Fe I stellar abundances using a linear fit between Fe I and Fe II stellar abundance determinations. We found that the Carina metallicity distribution based on the corrected Fe I abundances (44 RGs) has a weighted mean metallicity of [Fe/H] = -1.80 and a weighted standard deviation of σ = 0.24 dex. The Carina metallicity distribution based on the Fe II abundances (27 RGs) gives similar estimates ([Fe/H] = -1.72, σ = 0.24 dex). The current weighted mean metallicities are slightly more metal-poor when compared with similar estimates available in the literature. Furthermore, when we restricted our analysis to stars with the most accurate iron abundances, ∼20 Fe I and at least three Fe II measurements (15 stars), we found that the range in iron abundances covered by Carina RGs (∼1 dex) agreed quite well with similar estimates based on high-resolution spectra; however, it is a factor of 2–3 smaller than abundance estimates based on the near-infrared calcium triplet. This finding supports previous estimates based on photometric metallicity indicators.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,035

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations31
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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