Estimating the atmospheric properties of 44 M dwarfs from SPIRou spectra
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We describe advances on a method designed to derive accurate parameters of M dwarfs. Our analysis consists in comparing high-resolution infrared spectra acquired with the near-infrared spectro-polarimeter SPIRou to synthetic spectra computed from MARCS model atmospheres, in order to derive the effective temperature (Teff), surface gravity (log g), metallicity ($\rm {[M/H]}$), and alpha-enhancement ($\rm {[\alpha /Fe]}$) of 44 M dwarfs monitored within the SPIRou Legacy Survey (SLS). Relying on 12 of these stars, we calibrated our method by refining our selection of well-modelled stellar lines, and adjusted the line list parameters to improve the fit when necessary. Our retrieved Teff, log g, and $\rm {[M/H]}$ are in good agreement with literature values, with dispersions of the order of 50 K in Teff and 0.1 dex in log g and $\rm {[M/H]}$. We report that fitting $\rm {[\alpha /Fe]}$ has an impact on the derivation of the other stellar parameters, motivating us to extend our fitting procedure to this additional parameter. We find that our retrieved $\rm {[\alpha /Fe]}$ are compatible with those expected from empirical relations derived in other studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».