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Enregistrement W3098269198

NLTE for APOGEE: Simultaneous Multi-Element NLTE Radiative
\nTransfer

2020· article· en· W3098269198 sur OpenAlexfundno aff
Y. Osorio

Notice bibliographique

RevueRepository of the Academy's Library (Library of the Hungarian Academy of Sciences) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratorySmithsonian Astrophysical ObservatoryDirektoratet for UtviklingssamarbeidUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoMagyar Tudományos AkadémiaAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityUppsala UniversitetUniversity of OxfordYork UniversityUniversität WienLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameCarnegie Mellon UniversityNemzeti Kutatási Fejlesztési és Innovációs HivatalCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthVanderbilt UniversityNational Research, Development and Innovation OfficeYale UniversityMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésOpacityStarsPhysicsAstrophysicsRadiative transferStellar atmosphereHeavy elementRadiative equilibriumThermodynamic equilibriumThermodynamicsOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Relaxing the assumption of local thermodynamic equilibrium (LTE) in modelling stellar spectra is a necessary step to determine chemical abundances to better than about 10% in late-type stars. Aims. We describe our multi-element (Na, Mg, K, and Ca) non-LTE (NLTE) calculations, which can be applied to the APOGEE survey. Methods. The new version of TLUSTY allows for the calculation of restricted NLTE in cool stars using pre-calculated opacity tables. We demonstrate that TLUSTY gives consistent results with MULTI, a well-tested code for NLTE in cool stars. We used TLUSTY to perform LTE and a series of NLTE calculations that simultaneously used all combinations of one, two, three and four of the elements in NLTE. Results. We take into account that departures from LTE in one element can affect others through changes in the opacities of Na, Mg, K, and Ca. We find that atomic Mg, which provides strong UV opacity and exhibits significant departures from LTE in the low-energy states, can affect the NLTE populations of Ca, leading to abundance corrections as large as 0.07 dex. The differences in the derived abundances between the single-element and the multi-element cases can exceed those between the single-element NLTE determinations and an LTE analysis. We therefore caution that this is not always a second-order effect. Based on detailed tests for three stars with reliable atmospheric parameters (Arcturus, Procyon, and the Sun), we conclude that our NLTE calculations provide abundance corrections that can in the optical amount to 0.1, 0.2, and 0.7 dex for Ca, Na and K, but LTE is a good approximation for Mg. In the H-band, NLTE corrections are much smaller and always lower than 0.1 dex. The derived NLTE abundances in the optical and in the IR are consistent. In all three stars, NLTE line profiles fit the observations better than the LTE counterparts for all four elements. Conclusions. The atomic elements in ionisation stages where over-ionisation is an important NLTE mechanism are likely affected by departures from LTE in Mg. Particular care must be taken with the collisions that are adopted for high-lying levels when NLTE profiles of lines in the H-band are calculated. The derived NLTE corrections in the optical and in the H-band differ, but the derived NLTE abundances are consistent between the two spectral regions.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,109

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,010

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations50
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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