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Enregistrement W4205307111 · doi:10.1093/mnras/stab3771

Astrometric excess noise in <i>Gaia</i> EDR3 and the search for X-ray binaries

2021· article· en· W4205307111 sur OpenAlexaff
P. Gandhi, D. A. H. Buckley, P. A. Charles, S. T. Hodgkin, Simone Scaringi, C. Knigge, A. R. Rao, John A. Paice, Yue Zhao

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNational Research FoundationUK-India Education and Research InitiativeNational Aeronautics and Space AdministrationEuropean Space AgencyUniversity Grants Commission
Mots-clésPhysicsParallaxAstrophysicsNoise (video)Binary numberAstronomyProper motionSample (material)StarsArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Astrometric noise (ϵ) in excess of parallax and proper motion is a potential signature of orbital wobble (ω) of individual components in binary star systems. The combination of X-ray selection with astrometric noise could then be a powerful tool for robustly isolating accreting binaries in large surveys. Here, we mine the Gaia EDR3 catalogue for Galactic sources with significant values of astrometric noise over the parameter space expected for known and candidate X-ray binaries (XRBs). Cross-matching our sample with the Chandra Source Catalogue returns a primary sample of ≈6500 X-ray sources with significant ϵ. X-ray detection efficiency for objects with significant ϵ is a factor of ≈4.5 times higher than in a matched control sample exhibiting low ϵ. The primary sample branches off the main sequence much more than control objects in colour–mag space, and includes a higher fraction of known binaries, variables, and young stellar object class types. However, values of ϵ reported in the Gaia pipeline releases so far can exceed expectations for individual XRBs with known semimajor axis size and other system parameters. It is likely that other factors (possibly attitude and modelling uncertainties, as well as source variability) currently dominate the observed excess noise in such systems. Confirmation of their nature must therefore await future Gaia releases. The full X-ray matched catalogue is released here to enable legacy follow-up.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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