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Enregistrement W2803534543 · doi:10.1051/0004-6361/201833050

Quantitative spectral classification of Galactic O stars

2018· article· en· W2803534543 sur OpenAlexfundno aff
F. Martins

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Toulouse
Mots-clésStarsStellar classificationPhysicsAstrophysicsLuminositySpectral lineClassification schemeAstronomyComputer scienceGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our goal is to provide a quantification of several spectral classification criteria for O stars. We collect high-spectral resolution spectra of 105 Galactic O-type stars from various archives. We measured equivalent widths of classification lines. We defined average values of classification criteria for given spectral types and luminosity classes. We find that the ratio He I 4471 to He II 4542 well matches the published ratios for spectral types. We have quantified equivalent width ratios of helium and silicon lines among O8–O9.7 stars to refine spectral class typing in this spectral range. We present quantitative criteria to separate between luminosity class V, IV–III–II (grouped), and I among O3–O8.5 stars, mainly based on the strength of He II 4686. We find that these criteria also define very well the f, (f), and ((f)) classes for O3–O7.5 stars. Among O9–O9.7 stars we quantify the ratios of He II 4686 to He I 4713 and Si IV 4089 to He I 4026 for all luminosity classes. The tabulated values of the classification criteria should help classify any new O-type stars. The final step of the classification process should rely on a direct comparison to standard stars of the assigned spectral type or luminosity class.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeObservationnel
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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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