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Enregistrement W4389981623 · doi:10.1051/0004-6361/202348236

Catalogue of BRITE-Constellation targets

2023· article· en· W4389981623 sur OpenAlexafffundabout
K. Zwintz, A. Pigulski, R. Kuschnig, G. A. Wade, G. Mark Doherty, M. Earl, Catherine Lovekin, M. Müllner, S. Piché-Perrier, T. Steindl, P. G. Beck, K. Bicz, D. M. Bowman, G. Handler, B. Pablo, Adam Popowicz, Tomasz Różański, P. Mikołajczyk, D. Baade, Otto Koudelka, A. F. J. Moffat, C. Neiner, P. Orleański, R. Smolec, N. St. Louis, W. W. Weiß, Manuela Wenger, E. Zocłońska

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMount Allison UniversityRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyUniversität InnsbruckÖsterreichische ForschungsförderungsgesellschaftMinisterio de Ciencia e InnovaciónFonds Wetenschappelijk OnderzoekUniversität Wien
Mots-clésConstellationPhysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The BRIght Target Explorer (BRITE) mission collects photometric time series in two passbands with the aim of investigating stellar structure and evolution. Since their launches in the years 2013 and 2014, the constellation of five BRITE nano-satellites has observed a total of more than 700 individual bright stars in 64 fields. Some targets have been observed multiple times. Thus, the total time base of the datasets acquired for those stars can be as long as nine years. Aims. Our aim is to provide a complete description of ready-to-use BRITE data, to show the scientific potential of the BRITE-Constellation data by identifying the most interesting targets, and to demonstrate how scientists can use these data in their research, and encourage them to do so. Methods. We applied a decorrelation process to the automatically reduced BRITE-Constellation data to correct for instrumental effects. We performed a statistical analysis of the light curves obtained for the 300 stars observed in the first 14 fields during the first ~2.5 yr of the mission. We also performed cross-identification with the International Variable Star Index. Results. We present the data obtained by the BRITE-Constellation mission in the first 14 fields it observed, from November 2013 to April 2016. We also describe the properties of the data for these fields and the 300 stars observed in them. Using these data, we detect variability in 64% of the presented sample of stars. Sixty-four stars, or 21.3% of the sample, have not yet been identified as variable in the literature and their data have not been analysed in detail. They can therefore provide valuable scientific material for further research. All data are made publicly available through the BRITE Public Data Archive and the Canadian Astronomy Data Centre.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0110,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,022

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,198 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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