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Enregistrement W2949199948 · doi:10.1051/0004-6361/201834550

Homogeneous analysis of globular clusters from the APOGEE survey with the BACCHUS code

2019· article· en· W2949199948 sur OpenAlexfundno aff
T. Masseron, D. A. García–Hernández, Szabolcs Mészáros, O. Zamora, F. Dell’Agli, Carlos Allende Prieto, B. Edvardsson, Matthew Shetrone, B. Plez, José G. Fernández-Trincado, Kátia Cunha, Henrik Jönsson, D. Geisler, Timothy C. Beers, Roger E. Cohen

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoMagyar Tudományos AkadémiaMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoMinisterio de Economía y CompetitividadNew Mexico State UniversityCrafoordska StiftelsenUniversity of OxfordYork UniversityCarnegie Institution for ScienceJoint Institute for Nuclear Astrophysics - Center for the Evolution of the ElementsLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahStiftelsen Olle Engkvist ByggmästareOhio State UniversityNational Science FoundationU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityNational Research, Development and Innovation OfficeYale University
Mots-clésMetallicityGlobular clusterAstrophysicsPhysicsStarsRed-giant branchLuminosityGalaxyAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aims. We seek to provide abundances of a large set of light and neutron-capture elements homogeneously analyzed that cover a wide range of metallicity to constrain globular cluster (GC) formation and evolution models. Methods. We analyzed a large sample of 885 GCs giants from the SDSS IV-Apache Point Observatory Galactic Evolution Experiment (APOGEE) survey. We used the Cannon results to separate the red giant branch and asymptotic giant branch stars, not only allowing for a refinement of surface gravity from isochrones, but also providing an independent H-band spectroscopic method to distinguish stellar evolutionary status in clusters. We then used the Brussels Automatic Code for Characterizing High accUracy Spectra (BACCHUS) to derive metallicity, microturbulence, macroturbulence, many light-element abundances, and the neutron-capture elements Nd and Ce for the first time from the APOGEE GCs data. Results. Our independent analysis helped us to diagnose issues regarding the standard analysis of the APOGEE DR14 for low-metallicity GC stars. Furthermore, while we confirm most of the known correlations and anticorrelation trends (Na-O, Mg-Al, C-N), we discover that some stars within our most metal-poor clusters show an extreme Mg depletion and some Si enhancement. At the same time, these stars show some relative Al depletion, displaying a turnover in the Mg-Al diagram. These stars suggest that Al has been partially depleted in their progenitors by very hot proton-capture nucleosynthetic processes. Furthermore, we attempted to quantitatively correlate the spread of Al abundances with the global properties of GCs. We find an anticorrelation of the Al spread against clusters metallicity and luminosity, but the data do not allow us to find clear evidence of a dependence of N against metallicity in the more metal-poor clusters. Conclusions. Large and homogeneously analyzed samples from ongoing spectroscopic surveys unveil unseen chemical details for many clusters, including a turnover in the Mg-Al anticorrelation, thus yielding new constrains for GCs formation/evolution models.

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)0,002
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,042

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
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)0,0020,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,184 · 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

Citations93
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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