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Enregistrement W2586263448 · doi:10.1017/s1743921315006377

Nearby Young Moving Groups: Statistical Methods and Challenges for Assigning Membership

2015· article· en· W2586263448 sur OpenAlexaff
Lison Malo, Jonathan Gagné, René Doyon, David Lafreniére, Étienne Artigau, Loïc Albert

Notice bibliographique

RevueProceedings of the International Astronomical Union · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParallaxSkyComputer scienceBinary numberCore (optical fiber)Data miningMathematicsArtificial intelligenceAstrophysicsArithmeticPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Young associations, being sparsely populated and relatively close to the Sun, their members are found all over the sky. In the Solar Neighborhood, young moving groups are found within 100 pc with ages ranging from 5 to 120 Myr. While known members of these groups were identified mostly through the Hipparcos data, only the most massive members have been fully characterized so far, and defined the core members. In the last decades, several new candidate members have been identified, using different approaches. Based on the global properties of the core members (kinematics and over luminosity), those methods used several criteria to establish the membership, from qualitative manner to quantitive methods using reduced chi-squared or membership probability. A full confirmation of the membership for those numerous candidates requires radial velocity and parallax measurements to confirm their kinematics, age-dating indicator measurement to assess their youth and multiplicity follow-up to rule out binary objects. In this proceeding, we summarize a general recipe to assign membership, describe the numerous challenges for assigning membership, and end with a discussion on the appropriateness and reliability of the BANYAN I and II tools to assess membership.

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)0,115
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,287
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1150,287
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,247 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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