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Enregistrement W3102315866

Investigation of a sample of carbon-enhanced metal-poor stars observed with FORS and GMOS

2018· article· en· W3102315866 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMPG.PuRe (Max Planck Society) · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStarsPhysicsMetallicityAstrophysicsSpectrographAbundance (ecology)Carbon starPopulationGalaxyAstronomySpectral line
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<BR /> Aims: Carbon-enhanced metal-poor (CEMP) stars represent a sizeable fraction of all known metal-poor stars in the Galaxy. Their formation and composition remains a significant topic of investigation within the stellar astrophysics community. <BR /> Methods: We analysed a sample of low-resolution spectra of 30 dwarf stars, obtained using the visual and near UV FOcal Reducer and low dispersion Spectrograph for the Very Large Telescope (FORS/VLT) of the European Southern Observatory (ESO) and the Gemini Multi-Object Spectrographs (GMOS) at the GEMINI telescope, to derive their metallicity and carbon abundance. <BR /> Results: We derived C and Ca from all spectra, and Fe and Ba from the majority of the stars. <BR /> Conclusions: We have extended the population statistics of CEMP stars and have confirmed that in general, stars with a high C abundance belonging to the high C band show a high Ba-content (CEMP-s or -r/s), while stars with a normal C abundance or that are C-rich, but belong to the low C band, are normal in Ba (CEMP- no). Based on observations made with ESO Telescopes at the La Silla Paranal Observatory under programme ID 099.D-0791.Based on observations obtained at the Gemini Observatory (processed using the Gemini IRAF package), which is operated by the Association of Universities for Research in Astronomy, Inc., under a cooperative agreement with the NSF on behalf of the Gemini partnership: the National Science Foundation (United States), the National Research Council (Canada), CONICYT (Chile), Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación Productiva (Argentina), and Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação (Brazil).Tables 1 and 2 are also available at the CDS via anonymous ftp to <A href="http://cdsarc.u-strasbg.fr">http://cdsarc.u-strasbg.fr</A> (ftp://130.79.128.5) or via <A href="http://cdsarc.u-strasbg.fr/viz- bin/qcat?J/A+A/614/A68">http://cdsarc.u-strasbg.fr/viz- bin/qcat?J/A+A/614/A68</A>

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 candidatesaucune
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 enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,672

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,188 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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