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Enregistrement W4389455195 · doi:10.1093/mnras/stad3773

The 40 pc sample of white dwarfs from <i>Gaia</i>

2023· article· en· W4389455195 sur OpenAlexfundno aff
Mairi W O’Brien, B. Klein, D. Koester, Carl Melis, Antoine Bédard, Elena Cukanovaite, Tim Cunningham, Alexandra E. Doyle, B. T. Gänsicke, N. P. Gentile Fusillo, Mark Hollands, J McCleery, Ingrid Pelisoli, Silvia Toonen, Alycia J. Weinberger, B. Zuckerman

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilEuropean Southern ObservatoryNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCalifornia Institute of TechnologyEuropean CommissionUniversity of WarwickEuropean Research CouncilLeverhulme TrustNational Science FoundationEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationW. M. Keck FoundationUniversity of California
Mots-clésWhite dwarfPhysicsAstrophysicsPhotometry (optics)Massive compact halo objectAstrometryAstronomyBrown dwarfStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present a comprehensive overview of a volume-complete sample of white dwarfs located within 40 pc of the Sun, a significant proportion of which were detected in Gaia Data Release 3 (DR3). Our DR3 sample contains 1076 spectroscopically confirmed white dwarfs, with just five candidates within the volume remaining unconfirmed (> 99 per cent spectroscopic completeness). Additionally, 28 white dwarfs were not in our initial selection from Gaia DR3, most of which are in unresolved binaries. We use Gaia DR3 photometry and astrometry to determine a uniform set of white dwarf parameters, including mass, effective temperature, and cooling age. We assess the demographics of the 40 pc sample, specifically magnetic fields, binarity, space density, and mass distributions.

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)0,001
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations81
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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