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Enregistrement W3112057487 · doi:10.3847/1538-4357/abd183

On the Use of Field RR Lyrae as Galactic Probes. II. A New ΔS Calibration to Estimate Their Metallicity*

2021· article· en· W3112057487 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesNational Astronomical Observatory of JapanIstituto Nazionale di AstrofisicaCarnegie Institution of Washington
Mots-clésBalmer seriesSpectral lineRR Lyrae variableMetallicityCalibrationLine (geometry)Field (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We performed the largest and most homogeneous spectroscopic survey of field RR Lyraes (RRLs). We secured ≈6300 high-resolution (HR, R ∼ 35,000) spectra for 143 RRLs (111 fundamental, RRab; 32 first-overtone, RRc). The atmospheric parameters were estimated by using the traditional approach and the iron abundances were measured by using an LTE line analysis. The resulting iron distribution shows a well-defined metal-rich tail approaching solar iron abundance. This suggests that field RRLs experienced a complex chemical enrichment in the early halo formation. We used these data to develop a new calibration of the ΔS method. This diagnostic, based on the equivalent widths of Ca ii K and three Balmer (H δ,γ,β ) lines, traces the metallicity of RRLs. For the first time, the new empirical calibration: (i) includes spectra collected over the entire pulsation cycle; (ii) includes RRc variables; (iii) relies on spectroscopic calibrators covering more than three dex in iron abundance; and (iv) provides independent calibrations based on one/two/three Balmer lines. The new calibrations were applied to a data set of both SEGUE-SDSS and degraded HR spectra totalling 6451 low-resolution (R ∼ 2000) spectra for 5001 RRLs (3439 RRab, 1562 RRc). This resulted in an iron distribution with a median η = −1.55 ± 0.01 and σ = 0.51 dex, in good agreement with literature values. We also found that RRc are 0.10 dex more metal-poor than RRab variables, and have a distribution with a smoother metal-poor tail. This finding supports theoretical prescriptions suggesting a steady decrease in the RRc number when moving from metal-poor to metal-rich stellar environments.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations55
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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