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Enregistrement W2206917439 · doi:10.1088/0004-637x/793/1/51

KINEMATIC MODELING OF THE MILKY WAY USING THE RAVE AND GCS STELLAR SURVEYS

2014· article· en· W2206917439 sur OpenAlexaff
Sanjib Sharma, Joss Bland‐Hawthorn, James Binney, K. C. Freeman, Matthias Steinmetz, C. Boeche, O. Bienaymé, B. K. Gibson, G. Gilmore, E. K. Grebel, A. Helmi, G. Kordopatis, U. Munari, Julio F. Navarro, Q. A. Parker, W. Reid, G. M. Seabroke, A. Siebert, F. G. Watson, M. Williams, Rosemary F. Ġ. Wyse, T. Zwitter

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésPhysicsMilky WayStellar kinematicsKinematicsAstronomyAstrophysicsStarsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the kinematic parameters of the Milky Way disk using the Radial Velocity Experiment (RAVE) and Geneva–Copenhagen Survey (GCS) stellar surveys. We do this by fitting a kinematic model to the data and taking the selection function of the data into account. For stars in the GCS we use all phase-space coordinates, but for RAVE stars we use only (ℓ, b , v los ). Using the Markov Chain Monte Carlo technique, we investigate the full posterior distributions of the parameters given the data. We investigate the age–velocity dispersion relation for the three kinematic components (σ R , σ ϕ , σ z ), the radial dependence of the velocity dispersions, the solar peculiar motion ( U ☉ , V ☉ , W ☉ ), the circular speed Θ 0 at the Sun, and the fall of mean azimuthal motion with height above the midplane. We confirm that the Besançon-style Gaussian model accurately fits the GCS data but fails to match the details of the more spatially extended RAVE survey. In particular, the Shu distribution function (DF) handles noncircular orbits more accurately and provides a better fit to the kinematic data. The Gaussian DF not only fits the data poorly but systematically underestimates the fall of velocity dispersion with radius. The radial scale length of the velocity dispersion profile of the thick disk was found to be smaller than that of the thin disk. We find that correlations exist between a number of parameters, which highlights the importance of doing joint fits. The large size of the RAVE survey allows us to get precise values for most parameters. However, large systematic uncertainties remain, especially in V ☉ and Θ 0 . We find that, for an extended sample of stars, Θ 0 is underestimated by as much as 10% if the vertical dependence of the mean azimuthal motion is neglected. Using a simple model for vertical dependence of kinematics, we find that it is possible to match the Sgr A* proper motion without any need for V ☉ being larger than that estimated locally by surveys like GCS.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations132
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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