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Enregistrement W2796602382 · doi:10.1051/0004-6361/201832832

Three-dimensional maps of interstellar dust in the Local Arm: using <i>Gaia</i>, 2MASS, and APOGEE-DR14

2018· article· en· W2796602382 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoCentre National d’Etudes SpatialesAgence Nationale de la RechercheUniversity of OxfordYork UniversityCarnegie Institution for ScienceLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityUniversity of WashingtonEuropean Space AgencyAlfred P. Sloan FoundationJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversitySmithsonian InstitutionU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityYale UniversityNational Science Foundation
Mots-clésExtinction (optical mineralogy)Photometry (optics)Milky WayCosmic dustDust laneCalibrationInterstellar medium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Gaia data and stellar surveys open the way to the construction of detailed 3D maps of the Galactic interstellar (IS) dust based on the synthesis of star distances and extinctions. Dust maps are tools of broad use, also for Gaia -related Milky Way studies. Aims . Reliable extinction measurements require very accurate photometric calibrations. We show the first step of an iterative process linking 3D dust maps and photometric calibrations, and improving them simultaneously. Methods . Our previous 3D map of nearby IS dust was used to select low-reddening SDSS/APOGEE-DR14 red giants, and this database served for an empirical effective temperature- and metallicity-dependent photometric calibration in the Gaia G and 2MASS K s bands. This calibration has been combined with Gaia G -band empirical extinction coefficients recently published, G, J , and K s photometry and APOGEE atmospheric parameters to derive the extinction of a large fraction of the survey targets. Distances were estimated independently using isochrones and the magnitude-independent extinction K J−K s . This new dataset has been merged with the one used for the earlier version of dust map. A new Bayesian inversion of distance-extinction pairs has been performed to produce an updated 3D map. Results . We present several properties of the new map. A comparison with 2D dust emission reveals that all large dust shells seen in emission at middle and high latitudes are closer than 300 pc. The updated distribution constrains the well-debated, X-ray bright North Polar Spur to originate beyond 800 pc. We use the Orion region to illustrate additional details and distant clouds. On the large scale the map reveals a complex structure of the Local Arm. Chains of clouds of 2–3 kpc in length appear in planes tilted by ≃15° with respect to the Galactic plane. A series of cavities oriented along a l ≃ 60–240° axis crosses the Arm. Conclusions . The results illustrate the ongoing synergy between 3D mapping of IS dust and stellar calibrations in the context of Gaia . Dust maps provide prior foregrounds for future calibrations appropriate to different target characteristics or ranges of extinction, allowing us in turn to increase extinction data and produce more detailed and extended maps.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
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

Citations205
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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