A search for debris disks in the<i>Herschel</i>-ATLAS
Notice bibliographique
Résumé
Aims. We aim to demonstrate that the Herschel-ATLAS (H-ATLAS) is suitable for a blind and unbiased survey for debris disks by identifying candidate debris disks associated with main sequence stars in the initial science demonstration field of the survey. We show that H-ATLAS reveals a population of far-infrared/sub-mm sources that are associated with stars or star-like objects on the SDSS main-sequence locus. We validate our approach by comparing the properties of the most likely candidate disks to those of the known population.Methods. We use a photometric selection technique to identify main sequence stars in the SDSS DR7 catalogue and a Bayesian Likelihood Ratio method to identify H-ATLAS catalogue sources associated with these main sequence stars. Following this photometric selection we apply distance cuts to identify the most likely candidate debris disks and rule out the presence of contaminating galaxies using UKIDSS LAS K-band images. Results. We identify 78 H-ATLAS sources associated with SDSS point sources on the main-sequence locus, of which two are the most likely debris disk candidates: H-ATLAS J090315.8 and H-ATLAS J090240.2. We show that they are plausible candidates by comparing their properties to the known population of debris disks. Our initial results indicate that bright debris disks are rare, with only 2 candidates identified in a search sample of 851 stars. We also show that H-ATLAS can derive useful upper limits for debris disks associated with Hipparcos stars in the field and outline the future prospects for our debris disk search programme.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».