DETERMINING AGES OF APOGEE GIANTS WITH KNOWN DISTANCES - Full PDFs
Notice bibliographique
Résumé
Supplementary data to Feuillet+ (2016, ApJ, arXiv:1511.04088):\n\nUsing the APOGEE survey instrument and the NMSU 1m telescope, we observe a sample of bright, nearby, red giant stars with known distances measured by Hipparcos. By applying Bayesian analysis and hierarchical modeling, we determine individual stellar ages and the star formation histories of single alpha-abundance subsamples. The probability distribution functions (PDFs) and modeled star formation histories (SFHs) of all stars analyzed in this paper.\n\nData included: APOGEE/2MASS ID, the age values for PDFs in log(age), the isochrone matching likelihood function as given in Equation 4 of paper, the age PDF of a Bayesian analysis using a flat SFH (Section 4.3), the hierarchically modeled SFH using an alpha-abundance dependent Gaussian+uniform model (Section 4.6), and the age PDF of an empirical Bayesian analysis using the hierarchically modeled SFH (Section 4.6). Individual ages of stars in the paper are taken as the mean of the age PDF, however, most PDFs are non-Gaussian, which introduces complicated errors into the selection of a single age.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| 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) | 0,013 | 0,019 |
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 ».