The R-Process Alliance: Fourth Data Release from the Search for R-process-enhanced Stars in the Galactic Halo*
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This compilation is the fourth data release from the R-Process Alliance (RPA) search for r-process-enhanced stars and the second release based on “snapshot” high-resolution (R ∼ 30,000) spectra collected with the du Pont 2.5 m Telescope. In this data release, we propose a new delineation between the r-I and r-II stellar classes at , instead of the empirically chosen level previously in use, based on statistical tests of the complete set of RPA data released to date. We also statistically justify the minimum level of [Eu/Fe] for definition of the r-I stars, [Eu/Fe] > +0.3. Redefining the separation between r-I and r-II stars will aid in the analysis of the possible progenitors of these two classes of stars and determine whether these signatures arise from separate astrophysical sources at all. Applying this redefinition to previous RPA data, the number of identified r-II and r-I stars changes to 51 and 121, respectively, from the initial set of data releases published thus far. In this data release, we identify 21 new r-II, 111 new r-I (plus 3 re-identified), and 7 new (plus 1 re-identified) limited-r stars out of a total of 232 target stars, resulting in a total sample of 72 new r-II stars, 232 new r-I stars, and 42 new limited-r stars identified by the RPA to date.
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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,012 |
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 ».