Notice bibliographique
Résumé
Stars with very low levels of magnetic activity provide an opportunity for a more quantitative comparison with the Sun during its Maunder minimum. We employ spectra from the RAVE survey in a search for particularly low-activity stars with the goal of identifying candidates for so-called Maunder-minimum stars. Spectra were used to measure the relative flux in the cores of the Ca II infrared-triplet (IRT) lines. Those were converted to absolute emission-line fluxes and were corrected with target fluxes from high-resolution STELLA and ultra-high-resolution PEPSI spectra. Absolute Ca II IRT fluxes for a total of 78111 RAVE dwarf stars are presented and compared with fluxes of the 123 stars from our high-resolution STELLA+PEPSI sample. RAVE fluxes appear higher than the STELLA and PEPSI fluxes by on average 19% for IRT-1, 21% for IRT-2, and 25% for IRT-3 due to their lower spectral resolution. Our sample also spans a metallicity [Fe/H] range relative to the Sun of -1.5 to +0.5 dex. We confirm the strong dependency of IRT fluxes on metallicity and quantify it to be at most $\pm$14% in the B-V range 0.53-0.73. Without a metallicity correction, practically all very-low-activity RAVE dwarfs show a super-solar metallicity. After correcting for spectral resolution and for metallicity, we find 13 RAVE stars out of 13326 (0.1%) that fall well below our empirical lower flux bound from high-resolution versus B-V. For solar B-V, this relates to a photospheric uncorrected radiative loss in the IRT lines of log R_IRT=-4.13 (~20% below the solar-minimum value in late 2016). However, 11 targets turned out to be evolved stars based on their Gaia DR3 parallaxes. Two stars, TIC 352227373 (G2V) and TYC 7560-477-1 (G7V), are our only Maunder-minimum candidates from the present search. Contrary to the initial suggestion from the Mount-Wilson H&K Survey, we conclude that such stars are very rare.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».