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Enregistrement W2244059522 · doi:10.1093/mnrasl/slv130

First discovery of a magnetic field in a main-sequence δ Scuti star: the <i>Kepler</i> star HD 188774

2015· article· en· W2244059522 sur OpenAlexaboutno aff
C. Neiner, P. Lampens

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsAstrophysicsKeplerPlanetStarspotLight curveStar (game theory)AsteroseismologyMagnetic fieldAstronomyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Kepler space mission provided a wealth of δ Sct–γ Dor hybrid candidates. While some may be genuine hybrids, others might be misclassified due to the presence of a binary companion or to rotational modulation caused by magnetism and related surface inhomogeneities. In particular, the Kepler δ Sct–γ Dor hybrid candidate HD 188774 shows a few low frequencies in its light and radial velocity curves, whose origin is unclear. In this work, we check for the presence of a magnetic field in HD 188774. We obtained two spectropolarimetric measurements with an Echelle SpectroPolarimetric Device for the Observation of Stars (ESPaDOnS) at Canada–France–Hawaii Telescope. The data were analysed with the least-squares deconvolution (LSD) method. We detected a clear magnetic signature in the Stokes V LSD profiles. The origin of the low frequencies detected in HD 188774 is therefore most probably the rotational modulation of surface spots possibly related to the presence of a magnetic field. Consequently, HD 188774 is not a genuine hybrid δ Sct–γ Dor star, but the first known magnetic main-sequence δ Sct star. This makes it a prime target for future asteroseismic and spot modelling. This result casts new light on the interpretation of the Kepler results for other δ Sct–γ Dor hybrid candidates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeObservationnel
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

Citations39
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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