DETERMINING AGES OF APOGEE GIANTS WITH KNOWN DISTANCES
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present a sample of 705 local giant stars observed using the New Mexico State University 1 m telescope with the Sloan Digital Sky Survey-III/Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE) spectrograph, for which we estimate stellar ages and the local star formation history (SFH). The high-resolution (R ∼ 22,500), near infrared (1.51–1.7 μm) APOGEE spectra provide measurements of stellar atmospheric parameters (temperature, surface gravity, [M/H], and [α/M]). Due to the smaller uncertainties in surface gravity possible with high-resolution spectra and accurate Hipparcos distance measurements, we are able to calculate the stellar masses to within 30%. For giants, the relatively rapid evolution up the red giant branch allows the age to be constrained by the mass. We examine methods of estimating age using both the mass–age relation directly and a Bayesian isochrone matching of measured parameters, assuming a constant SFH. To improve the SFH prior, we use a hierarchical modeling approach to constrain the parameters of the model SFH using the age probability distribution functions of the data. The results of an α-dependent Gaussian SFH model show a clear age–[α/M] relation at all ages. Using this SFH model as the prior for an empirical Bayesian analysis, we determine ages for individual stars. The resulting age–metallicity relation is flat, with a slight decrease in [M/H] at the oldest ages and a ∼0.5 dex spread in metallicity across most ages. For stars with ages ≲1 Gyr we find a smaller spread, consistent with radial migration having a smaller effect on these young stars than on the older stars.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».