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Enregistrement W4210985836 · doi:10.3847/1538-4357/ac4156

Using Computational Models to Uncover the Parameters of Three Kepler Binaries: KIC 5957123, KIC 8314879, and KIC 10727668*

2022· article· en· W4210985836 sur OpenAlexafffund
Padraic E. Odesse, Catherine Lovekin

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcMaster UniversityMount Allison University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsKeplerAstrophysicsAstronomyStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Theories of stellar convective core overshoot can be examined through analysis of pulsating stars. Better accuracy can be achieved by obtaining external constraints such as those provided by observing pulsating stars in eclipsing binary systems, but this requires that the binary parameters be identified so photometric variations of the pulsating component may be isolated from the binary periodicity. This study aims to uncover the physical parameters of three binaries observed by the Kepler spacecraft. We also seek to evaluate the feasibility of accurately constraining binaries using only readily available time-series photometry and distance estimates. Binary models were constructed using the Physics of Eclipsing Binaries software package. Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods were used to sample the parameter space of these models and provide estimates of the posterior distributions for these systems. An initial run using binned light-curve data was performed to identify general parameter trends and provide initializing distributions for a subsequent analysis incorporating the full data set. We present theoretical models for all three binaries, along with posterior distributions from our MCMC analyses. Models for KIC 8314879 and KIC 10727668 produced a good match to the observed data, while the model of KIC 5957123 failed to generate an appropriate synthetic light curve. For the two successful models, we interpret the posterior distributions and discuss confidence in our parameter estimates and uncertainties. We also evaluate the feasibility of this procedure in various contexts and propose several modifications to improve the success of future studies.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,246
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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