Selecting accreted populations: metallicity, elemental abundances, and ages of the <i>Gaia</i>-Sausage-Enceladus and Sequoia populations
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Identifying stars found in the Milky Way as having formed in situ or accreted can be a complex and uncertain undertaking. We use Gaia kinematics and APOGEE elemental abundances to select stars belonging to the Gaia-Sausage-Enceladus (GSE) and Sequoia accretion events. These samples are used to characterize the GSE and Sequoia population metallicity distribution functions, elemental abundance patterns, age distributions, and progenitor masses. We find that the GSE population has a mean [Fe/H] ∼ −1.15 and a mean age of 10–12 Gyr. GSE has a single sequence in [Mg/Fe] versus [Fe/H] consistent with the onset of SN Ia Fe contributions and uniformly low [Al/Fe] of ∼−0.25 dex. The derived properties of the Sequoia population are strongly dependent on the kinematic selection. We argue the selection with the least contamination is Jϕ/Jtot &lt; −0.6 and (Jz − JR)/Jtot &lt; 0.1. This results in a mean [Fe/H] ∼ −1.3 and a mean age of 12–14 Gyr. The Sequoia population has a complex elemental abundance distribution with mainly high-[Mg/Fe] stars. We use the GSE [Al/Fe] versus [Mg/H] abundance distribution to inform a chemically based selection of accreted stars, which is used to remove possible contaminant stars from the GSE and Sequoia samples.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 découle