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Enregistrement W2798993641 · doi:10.3847/1538-4357/aac103

MESAS: Measuring the Emission of Stellar Atmospheres at Submillimeter/millimeter Wavelengths

2018· article· en· W2798993641 sur OpenAlexaff
Jacob Aaron White, J. P. Aufdenberg, Aaron C. Boley, P. H. Hauschildt, A. Meredith Hughes, Brenda C. Matthews, David J. Wilner

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMillimeterStarsPhysicsAstrophysicsAstronomySiriusWavelengthAtmosphere (unit)PlanetStellar atmosphereOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the early stages of planet formation, small dust grains grow to become millimeter-sized particles in debris disks around stars. These disks can in principle be characterized by their emission at submillimeter and millimeter wavelengths. Determining both the occurrence and abundance of debris in unresolved circumstellar disks of A-type main-sequence stars requires that the stellar photospheric emission be accurately modeled. To better constrain the photospheric emission for such systems, we present observations of Sirius A, an A-type star with no known debris, from the James Clerk Maxwell Telescope, Submillimeter Array, and Jansky Very Large Array at 0.45, 0.85, 0.88, 1.3, 6.7, and 9.0 mm. We use these observations to inform a PHOENIX model of Sirius A’s atmosphere. We find the model provides a good match to these data and can be used as a template for the submillimeter/millimeter emission of other early A-type stars where unresolved debris may be present. The observations are part of an ongoing observational campaign entitled Measuring the Emission of Stellar Atmospheres at Submillimeter/millimeter wavelengths.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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