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Enregistrement W4289570400 · doi:10.1051/0004-6361/201730972

The seven sisters DANCe

2018· article· en· W4289570400 sur OpenAlexfundno aff
J. Olivares, L. M. Sarro, E. Moraux, Á. Berihuete, H. Bouy, Sergio Hernández-Jiménez, E. Bertin, P. A. B. Galli, N. Huélamo, J. Bouvier, D. Barrado

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyUniversity of California, Los AngelesJet Propulsion LaboratoryMinisterio de Ciencia e InnovaciónCentre National de la Recherche ScientifiqueFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloInstituto de Astrofísica de CanariasMinistère de l'Enseignement Supérieur et de la RechercheEuropean CommissionCalifornia Institute of TechnologyNational Aeronautics and Space AdministrationAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésHeteroscedasticityOpen clusterBayesian probabilityPrior probabilityPopulationStatistical hypothesis testingCluster (spacecraft)Computer scienceClassifier (UML)Posterior probabilityStatistical modelArtificial intelligenceStatisticsMathematicsMachine learningStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The photometric and astrometric measurements of the Pleiades DANCe DR2 survey provide an excellent test case for the benchmarking of statistical tools aiming at the disentanglement and characterisation of nearby young open cluster (NYOC) stellar populations. Aims. We aim to develop, test, and characterise of a new statistical tool (intelligent system) for the sifting and analysis of NYOC populations. Methods. Using a Bayesian formalism, with this statistical tool we were able to obtain the posterior distributions of parameters governing the cluster model. It also used hierarchical bayesian models to establish weakly informative priors, and incorporates the treatment of missing values and non-homogeneous (heteroscedastic) observational uncertainties. Results. From simulations, we estimated that this statistical tool renders kinematic (proper motion) and photometric (luminosity) distributions of the cluster population with a contamination rate of 5.8 ± 0.2%. The luminosity distributions and present day mass function agree with the ones found in a recent study, on the completeness interval of the survey. At the probability threshold of maximum accuracy, the classifier recovers ≈90% of the recently published candidate members and finds 10% of new ones. Conclusions. A new statistical tool for the analysis of NYOC is introduced, tested, and characterised. Its comprehensive modelling of the data properties allows it to get rid of the biases present in previous works. In particular, those resulting from the use of only completely observed (non-missing) data and the assumption of homoskedastic uncertainties. Also, its Bayesian framework allows it to properly propagate observational uncertainties into membership probabilities and cluster velocity and luminosity distributions. Our results are in a general agreement with those from the literature, although we provide the most up-to-date and extended list of candidate members of the Pleiades cluster.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil0,462

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1380,044

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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