Chemical Cartography with APOGEE: Two-process Parameters and Residual Abundances for 288,789 Stars from Data Release 17
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Stellar abundance measurements are subject to systematic errors that induce extra scatter and artificial correlations in elemental abundance patterns. We derive empirical calibration offsets to remove systematic trends with surface gravity log ( g ) in 17 elemental abundances of 288,789 evolved stars from the SDSS APOGEE survey. We fit these corrected abundances as the sum of a prompt process tracing core-collapse supernovae and a delayed process tracing Type Ia supernovae, thus recasting each star’s measurements into the amplitudes A cc and A Ia and the element-by-element residuals from this two-parameter fit. As a first application of this catalog, which is 8× larger than that of previous analyses that used a restricted log ( g ) range, we examine the median residual abundances of 14 open clusters, nine globular clusters, and four dwarf satellite galaxies. Relative to field Milky Way disk stars, the open clusters younger than 2 Gyr show ≈0.1−0.2 dex enhancements of the neutron-capture element Ce, and the two clusters younger than 0.5 Gyr also show elevated levels of C+N, Na, S, and Cu. Globular clusters show elevated median abundances of C+N, Na, Al, and Ce, and correlated abundance residuals that follow previously known trends. The four dwarf satellites show similar residual abundance patterns despite their different star formation histories, with ≈0.2–0.3 dex depletions in C+N, Na, and Al and ≈0.1 dex depletions in Ni, V, Mn, and Co. We provide our catalog of corrected APOGEE abundances, two-process amplitudes, and residual abundances, which will be valuable for future studies of abundance patterns in different stellar populations and of additional enrichment processes that affect galactic chemical evolution.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
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 ».