The Next Generation Virgo Cluster Survey. XXVIII. Characterization of the Galactic White Dwarf Population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We use three different techniques to identify hundreds of white dwarf (WD) candidates in the Next Generation Virgo Cluster Survey (NGVS) based on photometry from the NGVS and GUViCS, and proper motions derived from the NGVS and the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). Photometric distances for these candidates are calculated using theoretical color–absolute magnitude relations, while effective temperatures are measured by fitting their spectral energy distributions. Disk and halo WD candidates are separated using a tangential velocity cut of 200 km s−1 in a reduced proper motion diagram, which leads to a sample of six halo WD candidates. Cooling ages, calculated for an assumed WD mass of 0.6M ⊙, range between 60 Myr and 6 Gyr, although these estimates depend sensitively on the adopted mass. Luminosity functions for the disk and halo subsamples are constructed and compared to previous results from the SDSS and SuperCOSMOS survey. We compute a number density of (2.81 ± 0.52) × 10−3 pc−3 for the disk WD population—consistent with previous measurements. We find (7.85 ± 4.55) × 10−6 pc−3 for the halo, or 0.3% of the disk. Observed stellar counts are also compared to predictions made by the TRILEGAL and Besançon stellar population synthesis models. The comparison suggests that the TRILEGAL model overpredicts the total number of WDs. The WD counts predicted by the Besançon model agree with the observations, although a discrepancy arises when comparing the predicted and observed halo WD populations; the difference is likely due to the WD masses in the adopted model halo.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».