Distance determination for RAVE stars using stellar models
Notice bibliographique
Résumé
Aims. We develop a method for deriving distances from spectroscopic data and obtaining full 6D phase-space coordinates for the RAVE survey's second data release.Methods. We used stellar models combined with atmospheric properties from RAVE (effective temperature, surface gravity and metallicity) and (J-Ks) photometry from archival sources to derive absolute magnitudes. In combination with apparent magnitudes, sky coordinates, proper motions from a variety of sources and radial velocities from RAVE, we are able to derive the full 6D phase-space coordinates for a large sample of RAVE stars. This method is tested with artificial data, Hipparcos trigonometric parallaxes and observations of the open cluster M 67.Results. When we applied our method to a set of 16 146 stars, we found that 25% (4037) of the stars have relative (statistical) distance errors of <35%, while 50% (8073) and 75% (12 110) have relative (statistical) errors smaller than 45% and 50%, respectively. Our various tests show that we can reliably estimate distances for main-sequence stars, but there is an indication of potential systematic problems with giant stars owing to uncertainties in the underlying stellar models. For the main-sequence star sample (defined as those with log(g) > 4), 25% (1744) have relative distance errors <31%, while 50% (3488) and 75% (5231) have relative errors smaller than 36% and 42%, respectively. Our full dataset shows the expected decrease in the metallicity of stars as a function of distance from the Galactic plane. The known kinematic substructures in the U and V velocity components of nearby dwarf stars are apparent in our dataset, confirming the accuracy of our data and the reliability of our technique. We provide independent measurements of the orientation of the UV velocity ellipsoid and of the solar motion, and they are in very good agreement with previous work.Conclusions. The distance catalogue for the RAVE second data release is available at http://www.astro.rug.nl/~rave, and will be updated in the future to include new data releases.
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 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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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 ».