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Enregistrement W4390046331 · doi:10.1051/0004-6361/202347767

Identification of new nearby white dwarfs using <i>Gaia</i> DR3

2023· article· en· W4390046331 sur OpenAlexfundno aff
Alex Golovin, S. Reffert, Akash Vani, U. Bastian, S. Jordan, A. Just

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionScience Mission DirectorateInternational Max Planck Research School for Advanced Methods in Process and Systems EngineeringEötvös Loránd TudományegyetemNational Central UniversityQueen's UniversityUniversität HeidelbergJohns Hopkins UniversityQueen's University BelfastNational Science FoundationEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationDeutsche ForschungsgemeinschaftSmithsonian Astrophysical ObservatoryMax-Planck-Institut für AstronomieInternational Max Planck Research School for Environmental, Cellular and Molecular MicrobiologySpace Telescope Science InstituteDurham UniversitySmithsonian Institution
Mots-clésPhysicsWhite dwarfAstrophysicsAstronomyIdentification (biology)Stars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. A volume-complete sample of white dwarfs is essential for statistical studies of the white dwarf population. The sample of nearby white dwarfs is the only one that allows the faint end of the luminosity function to be probed and thus is the only one that covers the entire range of white dwarf ages. However, due to their intrinsic faintness, even nearby white dwarfs are difficult to identify. Aims. Our work focuses on improving the completeness and purity of the white dwarf census within 50 pc of the Sun. To accomplish this, we used Gaia Data Release 3 (Gaia DR3) to identify and characterise new and previously overlooked white dwarfs in the solar neighbourhood. We also identify objects with spurious astrometric solutions in Gaia DR3 but claimed as high-confidence white dwarfs in the Gaia Catalogue of White Dwarfs (GCWD21) by Gentile Fusillo et al. (2021, MNRAS, 508, 3877). Methods. Based on the astrometry and photometry in Gaia DR3, we identified new nearby white dwarfs and validated those that had been missed from recent white dwarf catalogues despite being previously documented. To ensure the reliability of their astrometric solutions, we used a cut on just two parameters from Gaia DR3: the amplitude of the image parameter determination goodness-of-fit and the parallax-over-error ratio. In addition, we imposed photometric signal-to-noise requirements to ensure the reliable identification of white dwarfs when using the colour-magnitude diagram. Results. We have identified nine previously unreported white dwarfs within the local population of 50 pc, and validated 21 previously reported white dwarfs missing from the GCWD21 and other recent volume-limited white dwarf samples. A few of these objects belong to the rare class of ultra-cool white dwarfs. Four white dwarfs in our sample have an effective temperature of Teff ≤ 4000 K within the 1σ interval, and two of them have an absolute magnitude of MG > 16.0 mag. The identified white dwarfs are predominantly located in crowded fields, such as near the Galactic plane or in the foreground of the Large Magellanic Cloud. We also find that 20 of these white dwarfs have common proper motion companions with angular separations ranging from 1.1″ to 7.1″ and brightness differences between the components of up to 9.8 magnitudes. One of these systems is a triple system consisting of a white dwarf and two K dwarfs, while another is a double white dwarf system. The identified white dwarfs represent a 1.3% improvement in the completeness of the 50 pc sample, resulting in a new total of 2265 known white dwarfs located within 50 pc of the Sun. We have identified 103 contaminants among the 2338 high-confidence white dwarfs in the 50 pc subsample of the GCWD21 and have found that their astrometric solutions in Gaia DR3 are spurious, improving the purity by 4.4%.

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)0,003
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,002

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 GPT0,231
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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