Effective temperatures of classical Cepheids from line-depth ratios in the <i>H</i>-band
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The technique of line depth ratios (LDRs) is one of the methods to determine the effective temperature of a star. They are crucial in the spectroscopic studies of variable stars like Cepheids since no simultaneous photometry is usually available. A good number of LDR-temperature relations are already available in the optical domain; here we want to expand the number of relations available in the near-infrared (NIR) in order to fully exploit the capabilities of current and upcoming NIR spectrographs. We used 115 simultaneous spectroscopic observations in the optical and the NIR for six Cepheids and optical LDRs to find new pairs of lines sensitive to temperature and to calibrate LDR-temperature relations in the NIR spectral range. We have derived 87 temperature calibrations valid in the [4800–6500] K range of temperatures. The typical uncertainty for a given relation is 60–70 K, and combining many of them provides a final precision within 30–50 K. We found a discrepancy between temperatures derived from optical or NIR LDR for pulsations phases close to ϕ ≈0.0 and we discuss the possible causes for these differences. LDRs in the NIR will allow us to spectroscopically investigate highly reddened Cepheids in the Galactic centre or in the far side of the disc.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».