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Enregistrement W2613464155 · doi:10.1051/0004-6361/201730707

Chemical abundances in the nucleus of the Sagittarius dwarf spheroidal galaxy

2017· article· en· W2613464155 sur OpenAlexaff
A. Mucciarelli, M. Bellazzini, Rodrigo Ibata, D. Romano, Scott Chapman, L. Monaco

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCalifornia Institute of TechnologyW. M. Keck FoundationJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstrophysicsSagittariusMetallicityDwarf spheroidal galaxyGlobular clusterStarsPopulationDwarf galaxyGalaxyAstronomyInteracting galaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present iron, magnesium, calcium, and titanium abundances for 235 stars in the central region of the Sagittarius dwarf spheroidal galaxy (within 9.0′ ≃ 70 pc from the centre) from medium-resolution Keck/Deep Imaging Multi-Object Spectrograph spectra. All the considered stars belong to the massive globular cluster M 54 or to the central nucleus of the galaxy (Sgr, N). In particular we provide abundances for 109 stars with [Fe/H] ≥−1.0, more than doubling the available sample of spectroscopic metallicity and α-elements abundance estimates for Sgr dSph stars in this metallicity regime. We find for the first time a metallicity gradient in the Sgr, N population, whose peak iron abundance goes from [Fe/H] =−0.38 for R ≤ 2.5′ to [Fe/H] =−0.57 for 5.0

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations72
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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