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Enregistrement W2796885520 · doi:10.1051/0004-6361/201832739

Isochrone fitting in the <i>Gaia</i> era

2018· article· en· W2796885520 sur OpenAlexfundno aff
Alexey Mints, S. Hekker

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryNational Astronomical Observatories, Chinese Academy of SciencesAustralian Astronomical Optics-MacquarieLeibniz-GemeinschaftAustralian Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilJet Propulsion LaboratoryOffice of ScienceNational Development and Reform CommissionChinese Academy of SciencesDeutsche ForschungsgemeinschaftNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIstituto Nazionale di AstrofisicaYork UniversityCarnegie Mellon UniversityUniversity of ArizonaCollege of Engineering, Michigan State UniversityUniversity of WashingtonAlfred P. Sloan FoundationPrinceton UniversityJohns Hopkins UniversityW. M. Keck FoundationMacquarie UniversityHarvard UniversityJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RSYale UniversitySchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungOhio State UniversityAustralian National UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of California, Los AngelesUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityCalifornia Institute of TechnologyU.S. Department of EnergyAgence Nationale de la RechercheNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésParallaxPhysicsStarsAstrophysicsContext (archaeology)AstronomyExtinction (optical mineralogy)AstrometryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Currently, galactic exploration is being revolutionized by a flow of new data: Gaia provides measurements of stellar distances and kinematics; growing numbers of spectroscopic surveys provide values of stellar atmospheric parameters and abundances of elements; and Kepler and K2 missions provide asteroseismic information for an increasing number of stars. Aims. In this work, we aim to determine stellar distances and ages using Gaia and spectrophotometric data in a consistent way. We estimate precisions of age and distance determinations with Gaia end-of-mission (EoM) and Tycho-Gaia astrometric solution (TGAS) parallax precisions. Methods. To this end, we incorporated parallax and extinction data into the isochrone fitting method used in the Unified tool to estimate Distances, Ages, and Masses (UniDAM). We prepared datasets that allowed us to study the improvement of distance and age estimates with the inclusion of TGAS and Gaia EoM parallax precisions in isochrone fitting. Results. Using TGAS parallaxes in isochrone fitting, we are able to reduce distance and age estimate uncertainties for TGAS stars for distances up to 1 kpc by more than one third compared to results based only on spectrophotometric data. With Gaia EoM parallaxes in isochrone fitting, we will be able to further decrease our distance uncertainties by about a factor of 20 and age uncertainties by a factor of 2 for stars up to 10 kpc away from the Sun. Conclusions. We demonstrate that we will be able to improve our distance estimates for about one third of stars in spectroscopic surveys and to decrease log(age) uncertainties by about a factor of two for over 80% of stars as compared to the uncertainties obtained without parallax priors using Gaia EoM parallaxes consistently with spectrophotometry in isochrone fitting.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,202 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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