J-PLUS: Understanding outlier white dwarfs in the third data release via dimensionality reduction
Notice bibliographique
Résumé
Aims. We present the white dwarf catalog derived from the third data release of the Javalambre Photometric Local Universe Survey (J-PLUS DR3), which covers 3284 deg2 using 12 optical filters. A particular focus is given to the classification of outlier sources, those largely incompatible with the theoretical models used in the analysis, through dimensionality reduction techniques. Methods. We applied a Bayesian fitting process to the 12-band J-PLUS photometry of white dwarf candidates from Gaia EDR3. The derived parameters were effective temperature, surface gravity, and parallax. We used theoretical models from H- and He-dominated atmospheres, with priors applied to parallax and spectral type. From the posteriors, we derived the probability of an H-dominated atmosphere and of calcium absorption for each source. Outliers were identified as sources withχ2 ≥ 23.2, indicating significant deviations from the best-fitting model. We analyzed the residuals from the fits using the uniform manifold approximation and projection (UMAP) technique, which enables the classification of outliers into distinct categories. Results. The catalog includes 14 844 white dwarfs with r ≤ 20 mag and 1 ≤ ϖ < 100 mas, with 72% of the sources lacking spectroscopic (R ≳ 500) classification. The application of UMAP to the residuals identified three main types of outliers: random measurement fluctuations (391 sources), metal-polluted white dwarfs (98 sources), and two-component systems (282 sources). The last category also includes white dwarfs with strong carbon absorption lines. We validated the reliability of J-PLUS classifications by comparison with spectroscopy from the Sloan Digital Sky Survey and the Dark Energy Spectroscopic Instrument, and with Gaia BP/RP low-resolution spectra, confirming a one-to-one correspondence between J-PLUS photometric and spectroscopic classifications. Conclusions. The J-PLUS DR3 white dwarf catalog provides a robust dataset for statistical studies. The use of dimensionality reduction techniques enhances the identification of peculiar objects, making this catalog a valuable resource for the selection of interesting targets such as metal-polluted white dwarfs or binary systems.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».