Spurious One-Month and One-Year Periods in Visual Observations of Variable Stars
Notice bibliographique
Résumé
Visual observations of variable stars, when time-series analyzed with some algorithms such as DC-DFT in vstar, show spurious periods at or close to one synodic month (29.5306 days), and also at about a year, with an amplitude of typically a few hundredths of a magnitude. The one-year periods have been attributed to the Ceraski effect, which was believed to be a physiological effect of the visual observing process. This paper reports on time-series analysis, using DC-DFT in vstar, of visual observations (and in some cases, V observations) of a large number of stars in the AAVSO International Database, initially to investigate the one-month periods. The results suggest that both the one-month and one-year periods are actually due to aliasing of the stars' very low-frequency variations, though they do not rule out very low-amplitude signals (typically 0.01 to 0.02 magnitude) which may be due to a different process, such as a physiological one. Most or all of these aliasing effects may be avoided by using a different algorithm, which takes explicit account of the window function of the data, and/or by being fully aware of the possible presence of and aliasing by very low-frequency variations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 | 0,000 |
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.
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 ».