Distance determination for RAVE stars using stellar models
Notice bibliographique
Résumé
We apply the method of Burnett & Binney (2010, MNRAS, 407, 339) for the determination of stellar distances and parameters to the internal catalogue of the RAdial Velocity Experiment (RAVE; Steinmetz et al. 2006, AJ, 132, 1645). Subsamples of stars that either have Hipparcos parallaxes or belong to well-studied clusters inspire confidence in the formal errors. Distances to dwarfs cooler than ~6000 K appear to be unbiased, but those to hotter dwarfs tend to be too small by ~10% of the formal errors. Distances to giants tend to be too large by about the same amount. The median distance error in the whole sample of 216 000 stars is 28% and the error distribution is similar for both giants and dwarfs. Roughly half the stars in the RAVE survey are giants. The giant fraction is largest at low latitudes and in directions towards the Galactic Centre. Near the plane the metallicity distribution is remarkably narrow and centred on [M/H] = −0.04 dex; with increasing |z| it broadens out and its median moves to [M/H] ≃ −0.5. Mean age as a function of distance from the Galactic centre and distance |z| from the Galactic plane shows the anticipated increase in mean age with |z|.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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 ».