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Enregistrement W6884520982 · doi:10.1051/0004-6361/202345839/pdf

The SPIRou legacy survey

2023· article· en· W6884520982 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre National de la Recherche ScientifiqueUppsala UniversitetUniversité de GenèveCanadian Space AgencyHorizon 2020 Framework ProgrammeFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas GeraisUniversität WienNational Aeronautics and Space AdministrationCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorAgence Nationale de la RechercheEuropean Space Agency
Mots-clésRotation periodStarsStellar rotationPhotometry (optics)Rotation (mathematics)PlanetDeconvolutionSpectral lineStellar atmosphereStellar classification

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The rotation period of stars is an important parameter together with mass, radius, and effective temperature. It is an essential parameter for any radial velocity monitoring, as stellar activity can mimic the presence of a planet at the stellar rotation period. Several methods exist to measure it, including long sequences of photometric measurements or temporal series of stellar activity indicators. Aims. Here, we use the circular polarization in near-infrared spectral lines for a sample of 43 quiet M dwarfs and compare the measured rotation periods to those obtained with other methods. Methods. From Stokes V spectropolarimetric sequences observed with SPIRou at the Canada-France-Hawaii Telescope and the data processed with the APERO pipeline, we computed the least-squares deconvolution profiles using different masks of atomic stellar lines with known Landé factor appropriate to the effective temperature of the star. We derived the longitudinal magnetic field to examine its possible variation in 50 to 200 observations of each star. To determine the stellar rotation period, we applied a Gaussian process regression, enabling us to determine the rotation period of stars with evolving longitudinal field. Results. We were able to measure a rotation period for 27 of the 43 stars of our sample. The rotation period was previously unknown for 8 of these stars. Our rotation periods agree well with periods found in the literature based on photometry and activity indicators, and we confirm that near-infrared spectropolarimetry is an important tool for measuring rotation periods, even for magnetically quiet stars. Furthermore, we computed the ages for 20 stars of our sample using gyrochronology.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,007

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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