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Enregistrement W4213247298 · doi:10.1093/mnras/stac458

The cooling of massive white dwarfs from <i>Gaia</i> EDR3

2022· article· en· W4213247298 sur OpenAlexaff
Leesa Fleury, Ilaria Caiazzo, Jeremy Heyl

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEuropean Space Agency
Mots-clésWhite dwarfPhysicsAstrophysicsStarsMass distributionBlue dwarfAstronomyMassive compact halo objectBrown dwarfGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We determine the distribution of cooling ages of massive Gaia EDR3 white dwarfs identified with over 90 per cent probability within 200 pc and with mass in the range 0.95–1.25 M⊙. Using three sets of publicly available models, we consider sub-samples of these white dwarfs sorted into three equally spaced mass bins. Under the assumption of a constant white dwarf formation rate, we find an excess of white dwarfs, both along the Q branch and below it, corresponding respectively to stars that are in the process of freezing and those that are completely frozen. We compare the cooling age distributions for each of these bins to the recently determined time-varying star formation rate of Gaia DR2 main sequence stars. For white dwarfs in the two lightest mass bins, spanning the mass range 0.95–1.15 M⊙, we find that the cumulative cooling age distribution is statistically consistent with the expectation from the star formation rate. For white dwarfs in the heaviest mass bin, 1.15–1.25 M⊙, we find that their cumulative distribution is inconsistent with the star formation rate for all of the models considered; instead, we find that their cooling age distribution is well fitted by a linear combination of the distribution expected for single stellar evolution products and the distribution expected for double white dwarf merger products when approximately 40–50 per cent of the 1.15–1.25 M⊙ white dwarfs that formed over the past 4 Gyr are produced through double white dwarf mergers.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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