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Enregistrement W3103692903 · doi:10.25916/sut.26242661.v1

COMPARING THE WHITE DWARF COOLING SEQUENCES IN 47 Tuc AND NGC 6397

2024· article· en· W3103692903 sur OpenAlexaff
Harvey B. Richer, Ryan Goldsbury, Jeremy Heyl, Jarrod R. Hurley, Aaron Dotter, Jason S. Kalirai, Kristin A. Woodley, Gregory G. Fahlman, R. Michael Rich, Michael M. Shara

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of AstrophysicsUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAustralian Research Council
Mots-clésPhysicsAstrophysicsWhite dwarfGlobular clusterAstronomyBlue dwarfProper motionMetallicityHubble space telescopeMagnitude (astronomy)Stars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using deep Hubble Space Telescope imaging, color-magnitude diagrams are constructed for the globular clusters 47 Tuc and NGC 6397. As expected, because of its lower metal abundance, the main sequence of NGC 6397 lies well to the blue of that of 47 Tuc. A comparison of the white dwarf cooling sequences of the two clusters, however, demonstrates that these sequences are indistinguishable over most of their loci - a consequence of the settling out of heavy elements in the dense white dwarf atmosphere and the near equality of their masses. Lower quality data on M4 continues this trend to a third cluster whose metallicity is intermediate between these two. While the path of the white dwarfs in the color-magnitude diagram is nearly identical in 47 Tuc and NGC 6397, the numbers of white dwarfs along the path are not. This results from the relatively rapid relaxation in NGC 6397 compared to 47 Tuc and provides a cautionary note that simply counting objects in star clusters in random locations as a method of testing stellar evolutionary theory is likely dangerous unless dynamical considerations are included.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,213 · 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'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

Citations21
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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