The Pristine survey – VI. The first three years of medium-resolution follow-up spectroscopy of Pristine EMP star candidates
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We present the results of a 3-yr long, medium-resolution spectroscopic campaign aimed at identifying very metal-poor stars from candidates selected with the CaHK, metallicity-sensitive Pristine survey. The catalogue consists of a total of 1007 stars, and includes 146 rediscoveries of metal-poor stars already presented in previous surveys, 707 new very metal-poor stars with $\rm [Fe/H] \lt -2.0$, and 95 new extremely metal-poor stars with $\rm [Fe/H] \lt -3.0$. We provide a spectroscopic [Fe/H] for every star in the catalogue, and [C/Fe] measurements for a subset of the stars (10 per cent with $\rm [Fe/H] \lt -3$ and 24 per cent with $-3 \lt \rm [Fe/H] \lt -2$) for which a carbon determination is possible, contingent mainly on the carbon abundance, effective temperature and signal-to-noise ratio of the stellar spectra. We find an average carbon enhancement fraction ([C/Fe] ≥ +0.7) of 41 ± 4 per cent for stars with $-3 \lt \rm [Fe/H] \lt -2$ and 58 ± 14 per cent for stars with $\rm [Fe/H] \lt -3$, and report updated success rates for the Pristine survey of 56 per cent and 23 per cent to recover stars with $\rm [Fe/H] \lt -2.5$ and $\lt -3$, respectively. Finally, we discuss the current status of the survey and its preparation for providing targets to upcoming multi-object spectroscopic surveys such as William Herschel Telescope Enhanced Area Velocity Explorer.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».