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Enregistrement W4288083596 · doi:10.1051/0004-6361/202037526

The population of hot subdwarf stars studied with<i>Gaia</i>

2020· article· en· W4288083596 sur OpenAlexfundno aff
S. Geier

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryBrookhaven National LaboratoryOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieChinese Academy of SciencesYork UniversityUniversität BaselFermilabNational Science FoundationCase Western Reserve UniversityCarnegie Mellon UniversityUniversity of PittsburghLos Alamos National LaboratoryPrinceton UniversityAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonJohns Hopkins UniversityCollege of Engineering, Michigan State UniversityHarvard UniversityOhio State UniversityVanderbilt UniversityDrexel UniversityNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthYale UniversityUniversity of ArizonaU.S. Naval ObservatoryU.S. Department of Energy
Mots-clésSubdwarfPhotometry (optics)PhysicsStarsAstrometryProper motionAstrophysicsSkyWhite dwarfAstronomyHorizontal branchMain sequencePopulationMetallicity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In light of substantial new discoveries of hot subdwarfs by ongoing spectroscopic surveys and the availability of new all-sky data from ground-based photometric surveys and theGaiamission Data Release 2, we compiled an updated catalogue of the known hot subdwarf stars. The catalogue contains 5874 unique sources including 528 previously unknown hot subdwarfs and provides multi-band photometry, astrometry fromGaia, and classifications based on spectroscopy and colours. This new catalogue provides atmospheric parameters of 2187 stars and radial velocities of 2790 stars from the literature. Using colour, absolute magnitude, and reduced proper motion criteria, we identified 268 previously misclassified objects, most of which are less luminous white dwarfs or more luminous blue horizontal branch and main-sequence stars.

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)0,000
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations85
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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