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Enregistrement W3199894920 · doi:10.3847/1538-4365/ac2ee2

First Results on RR Lyrae Stars with the TESS Space Telescope: Untangling the Connections between Mode Content, Colors, and Distances

2021· article· en· W3199894920 sur OpenAlexaff
L. Molnár, Attila Bódi, András Pál, Anupam Bhardwaj, Franz-Josef Hambsch, J. M. Benkő, A. Derekas, Maryam Ebadi, Meridith Joyce, A. Hasanzadeh, K. Kolenberg, Michael B. Lund, J. M. Nemec, H. Netzel, Chow‐Choong Ngeow, Joshua Pepper, E. Plachy, Z. Prudil, Robert J. Siverd, M. Skarka, R. Smolec, Á. Sódor, Salma Sylla, P. Szabó, R. Szabó, H. Kjeldsen, J. Christensen‐Dalsgaard, G. Ricker

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Supplement Series · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensCamosun College
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, TaiwanLietuvos Mokslo TarybaNemzeti Kutatási, Fejlesztési és Innovaciós AlapNarodowym Centrum NaukiMagyar Tudományos AkadémiaNational Aeronautics and Space AdministrationDanmarks GrundforskningsfondAustralian Research CouncilEuropean Cooperation in Science and TechnologyDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésRR Lyrae variableStarsPhysicsPhotometry (optics)Light curveAstrophysicsParallaxSpitzer Space TelescopeObservableAmplitudeAstronomyVariable starSkyOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) space telescope is collecting continuous, high-precision optical photometry of stars throughout the sky, including thousands of RR Lyrae stars. In this paper, we present results for an initial sample of 118 nearby RR Lyrae stars observed in TESS Sectors 1 and 2. We use differential image photometry to generate light curves and analyze their mode content and modulation properties. We combine accurate light-curve parameters from TESS with parallax and color information from the Gaia mission to create a comprehensive classification scheme. We build a clean sample, preserving RR Lyrae stars with unusual light-curve shapes, while separating other types of pulsating stars. We find that a large fraction of RR Lyrae stars exhibit various low-amplitude modes, but the distribution of those modes is markedly different from those of the bulge stars. This suggests that differences in physical parameters have an observable effect on the excitation of extra modes, potentially offering a way to uncover the origins of these signals. However, mode identification is hindered by uncertainties when identifying the true pulsation frequencies of the extra modes. We compare mode amplitude ratios in classical double-mode stars to stars with extra modes at low amplitudes and find that they separate into two distinct groups. Finally, we find a high percentage of modulated stars among the fundamental mode pulsators, but also find that at least 28% of them do not exhibit modulation, confirming that a significant fraction of stars lack the Blazhko effect.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations41
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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