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Enregistrement W4300007986 · doi:10.1051/0004-6361/201731814

Large Interstellar Polarisation Survey

2017· article· en· W4300007986 sur OpenAlexaff
R. Siebenmorgen, Н. В. Вощинников, S. Bagnulo, N. L. J. Cox, J. Cami, Christian Peest

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesRussian Foundation for Basic ResearchDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésPhysicsLine-of-sightAstrophysicsMolecular cloudExtinction (optical mineralogy)Interstellar mediumContext (archaeology)Cloud computingAstronomyStarsGalaxyOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that the dust properties of the diffuse interstellar medium exhibit variations towards different sight-lines on a large scale. We have investigated the variability of the dust characteristics on a small scale, and from cloud-to-cloud. We use low-resolution spectro-polarimetric data obtained in the context of the Large Interstellar Polarisation Survey (LIPS) towards 59 sight-lines in the Southern Hemisphere, and we fit these data using a dust model composed of silicate and carbon particles with sizes from the molecular to the sub-micrometre domain. Large (≥6 nm) silicates of prolate shape account for the observed polarisation. For 32 sight-lines we complement our data set with UVES archive high-resolution spectra, which enable us to establish the presence of single-cloud or multiple-clouds towards individual sight-lines. We find that the majority of these 35 sight-lines intersect two or more clouds, while eight of them are dominated by a single absorbing cloud. We confirm several correlations between extinction and parameters of the Serkowski law with dust parameters, but we also find previously undetected correlations between these parameters that are valid only in single-cloud sight-lines. We find that interstellar polarisation from multiple-clouds is smaller than from single-cloud sight-lines, showing that the presence of a second or more clouds depolarises the incoming radiation. We find large variations of the dust characteristics from cloud-to-cloud. However, when we average a sufficiently large number of clouds in single-cloud or multiple-cloud sight-lines, we always retrieve similar mean dust parameters. The typical dust abundances of the single-cloud cases are [C]/[H] = 92 ppm and [Si]/[H] = 20 ppm.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0040,002

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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