Effects of the selection function on metallicity trends in spectroscopic surveys of the Milky Way
Notice bibliographique
Résumé
Context. Large spectroscopic Galactic surveys imply a selection function in the way they performed their target selection. Aims. We investigate here the effect of the selection function on the metallicity distribution function (MDF) and on the vertical metallicity gradient by studying similar lines of sight using four different spectroscopic surveys (APOGEE, LAMOST, RAVE, and Gaia-ESO), which have different targeting strategies and therefore different selection functions. Methods. We use common fields between the spectroscopic surveys of APOGEE, LAMOST, RAVE (ALR) and APOGEE, RAVE, Gaia-ESO (AGR) and use two stellar population synthesis models, GALAXIA and TRILEGAL, to create mock fields for each survey. We apply the selection function in the form of colour and magnitude cuts of the respective survey to the mock fields to replicate the observed source sample. We make a basic comparison between the models to check which best reproduces the observed sample distribution. We carry out a quantitative comparison between the synthetic MDF from the mock catalogues using both models to understand the effect of the selection function on the MDF and on the vertical metallicity gradient. Results. Using both models, we find a negligible effect of the selection function on the MDF for APOGEE, LAMOST, and RAVE. We find a negligible selection function effect on the vertical metallicity gradients as well, though GALAXIA and TRILEGAL have steeper and shallower slopes, respectively, than the observed gradient. After applying correction terms on the metallicities of RAVE and LAMOST with respect to our reference APOGEE sample, our observed vertical metallicity gradients between the four surveys are consistent within 1σ. We also find consistent gradient for the combined sample of all surveys in ALR and AGR. We estimated a mean vertical metallicity gradient of − 0.241 ± 0.028 dex kpc-1. There is a significant scatter in the estimated gradients in the literature, but our estimates are within their ranges. Conclusions. We have shown that there is a negligible selection function effect on the MDF and the vertical metallicity gradients for APOGEE, RAVE, and LAMOST using two stellar population synthesis models. Therefore, it is indeed possible to combine common fields of different surveys in studies using MDF and metallicity gradients provided their metallicities are brought to the same scale.
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 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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».