Stellar masses from granulation and oscillations of 23 bright red giants observed by BRITE-Constellation
Notice bibliographique
Résumé
Context. The study of stellar structure and evolution depends crucially on accurate stellar parameters. The photometry from space telescopes has provided superb data that enabled the asteroseismic characterisation of thousands of stars. However, typical targets of space telescopes are rather faint and complementary measurements are difficult to obtain. On the other hand, the brightest, otherwise well-studied stars, are lacking seismic characterization. Aims. Our goal is to use the granulation and/or oscillation timescales measured from photometric time series of bright red giants (1.6 ≤ V mag ≤ 5.3) observed with BRITE-Constellation to determine stellar surface gravities and masses. Methods. We used probabilistic methods to characterise the granulation and/or oscillation signal in the power density spectra and the autocorrelation function of the BRITE-Constellation time series. Results. We detect a clear granulation and/or oscillation signal in 23 red giant stars and extract the corresponding timescales from the power density spectra as well as the autocorrelation function of the BRITE-Constellation time series. To account for the recently discovered non-linearity of the classical seismic scaling relations, we used parameters from a large sample of Kepler stars to re-calibrate the scalings of the high- and low-frequency components of the granulation signal. We developed a method to identify which component is measured if only one granulation component is statistically significant in the data. We then used the new scalings to determine the surface gravity of our sample stars, finding them to be consistent with those determined from the autocorrelation signal of the time series. We further used radius estimates from the literature to determine the stellar masses of our sample stars from the measured surface gravities. We also defined a statistical measure for the evolutionary stage of the stars. Conclusions. Our sample of stars covers low-mass stars on the lower giant branch to evolved massive supergiants and even though we cannot verify our mass estimates with independent measurements from the literature, they appear to be at least good enough to separate high-mass from low-mass stars. Given the large known but usually not considered systematic uncertainties in the previous model-based mass estimates, we prefer our model-independent measurements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».