Normal A0-A1 stars with low v sin i
Notice bibliographique
Résumé
Context. The study of rotational velocity distributions for normal stars requires an accurate spectral characterization of the objects in order to avoid polluting the results with undetected binary or peculiar stars. This piece of information is a key issue in the understanding of the link between rotation and the presence of chemical peculiarities. \nAims. A sample of 47 low vsini A0−A1 stars (vsini < 65 km s-1), initially selected as main-sequence normal stars, are investigated with high-resolution and high signal-to-noise spectroscopic data. The aim is to detect spectroscopic binaries and chemically peculiar stars, and eventually establish a list of confirmed normal stars. \nMethods. A detailed abundance analysis and spectral synthesis is performed to derive abundances for 14 chemical species. A hierarchical classification, taking measurement errors into account, is applied to the abundance space and splits the sample into two different groups, identified as the chemically peculiar stars and the normal stars. \nResults. We show that about one third of the sample is actually composed of spectroscopic binaries (12 double-lined and five single-lined spectroscopic binaries). The hierarchical classification breaks down the remaining sample into 13 chemically peculiar stars (or uncertain) and 17 normal stars.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».