Extending the [C/N]-Age Calibration: Using Globular Clusters to Explore Older and Metal-Poor Populations
Notice bibliographique
Résumé
In the coming years, detailed chemical abundances from large-scale high-resolution spectroscopic surveys will become available for vast numbers of stars across the Milky Way. Previous work has suggested that abundance ratios from these spectra can allow us to estimate ages from a large number of stars. These data will be leveraged to calibrate chemical clocks to age-date field stars, as reliable stellar ages remain elusive. In this work, we extended our empirical relationship between stellar age and their carbon-to-nitrogen ([C/N]) abundance ratio for evolved stars to older and more metal-poor stars by combining the original open cluster calibration sample and four globular clusters: 47 Tuc, M 71, M 4, and M 5. With this extension, [C/N] can be used as a chemical clock for evolved field stars to investigate not only regions within the metal rich disk, but also more metal-poor regions of our Galaxy. We have established the [C/N]-age relationship for APOGEE DR17 red giant stars, that have experienced the first dredge up but have not yet undergone any extra-mixing, in clusters usable for ages between $8.62 \leq \log(Age[{\rm yr}]) \leq 10.13$ and for metallicites of $-1.2\leq[Fe/H]\leq+0.3$. This relationship can be uniformly applied to these stars within the APOGEE DR17 sample. This measured [C/N]-age APOGEE DR17 relationship is also shown to be consistent with stellar ages derived from asterosiesmic results of APOKASC and APO-K2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».