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Enregistrement W2942461650 · doi:10.3847/1538-4357/ab6ff8

Spitzer Microlensing Parallax Reveals Two Isolated Stars in the Galactic Bulge

2020· article· en· W2942461650 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNational Research Foundation of KoreaNational Natural Science Foundation of ChinaEuropean Regional Development FundNational Research FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftMinistero dell’Istruzione, dell’Università e della RicercaNational Science Foundation
Mots-clésGravitational microlensingParallaxBulgeStarsMicrolensLens (geology)Star (game theory)Proper motion

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the mass and distance measurements of two single-lens events from the 2017 Spitzer microlensing campaign. The ground-based observations yield the detection of finite-source effects, and the microlens parallaxes are derived from the joint analysis of ground-based observations and Spitzer observations. We find that the lens of OGLE-2017-BLG-1254 is a 0.60 ± 0.03 M ⊙ star with D LS = 0.53 ± 0.11 kpc, where D LS is the distance between the lens and the source. The second event, OGLE-2017-BLG-1161, is subject to the known satellite parallax degeneracy, and thus is either a star with D LS = 0.40 ± 0.12 kpc or a star with D LS = 0.53 ± 0.19 kpc. Both of the lenses are therefore isolated stars in the Galactic bulge. By comparing the mass and distance distributions of the eight published Spitzer finite-source events with the expectations from a Galactic model, we find that the Spitzer sample is in agreement with the probability of finite-source effects occurring in single-lens events.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations15
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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