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Enregistrement W3098199346

Observations of intensity fluctuations attributed to granulation and faculae on Sun-like stars from the Kepler mission

2015· article· en· W3098199346 sur OpenAlexaff
C. Karoff, T. L. Campante, J. Ballot, T. Kallinger, R. A. García, Douglas A. Caldwell, Jessie L. Christiansen, Karen Kinemuchi

Notice bibliographique

RevueSaint Mary's University Institutional Repository (Saint Mary's University) · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensSaint Mary's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsGranulationAstrophysicsStarsSpectral lineAstronomyKepler
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sun-like stars show intensity fluctuations on a number of time scales due to various physical phenomena on their surfaces. These phenomena can convincingly be studied in the frequency spectra of these stars - while the strongest signatures usually originate from spots, granulation and p-mode oscillations, it has also been suggested that the frequency spectrum of the Sun contains a signature of faculae. We have analyzed three stars observed for 13 months in short cadence (58.84 seconds sampling) by the Kepler mission. The frequency spectra of all three stars, as for the Sun, contain signatures that we can attribute to granulation, faculae, and p-mode oscillations. The temporal variability of the signatures attributed to granulation, faculae and p-mode oscillations were analyzed and the analysis indicates a periodic variability in the granulation and faculae signatures - comparable to what is seen in the Sun.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,124
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,175 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations29
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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