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Enregistrement W6884527966 · doi:10.1051/0004-6361/202452048/pdf

Performance of the

2025· article· en· W6884527966 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryEuropean Social FundUniversity of Colorado BoulderInstituto de Astrofísica de CanariasOffice of ScienceMax-Planck-Institut für AstronomieMax-Planck-Institut für AstrophysikAgencia Nacional de Investigación y DesarrolloUniversidad Nacional Autónoma de MéxicoMax-Planck-GesellschaftConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoDeutsche ForschungsgemeinschaftUniversity of OxfordYork UniversityLeibniz-GemeinschaftUniversity of Notre DameEuropean CommissionRoyal Swedish Academy of SciencesCarnegie Mellon UniversityUppsala UniversitetAlfred P. Sloan FoundationUniversity of WashingtonEuropean Space AgencyJohns Hopkins UniversityCarnegie Institution of WashingtonUniversity of UtahOhio State UniversityVetenskapsrådetU.S. Department of EnergySmithsonian InstitutionVanderbilt UniversitySwedish National Space AgencyNew Mexico State UniversityUniversity of PortsmouthAgencia Estatal de InvestigaciónYale University
Mots-clésExoplanetAsteroseismologyPipeline (software)Spectral lineStellar classificationEffective temperaturePlanetStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. M dwarfs are important targets in the search for Earth-like exoplanets due to their small masses and low luminosities. Several ongoing and upcoming space missions are targeting M dwarfs for this reason, and the ESA PLATO mission is one of these. Aims. In order to fully characterise a planetary system the properties of the host star must be known. For M dwarfs we can derive effective temperature, surface gravity, metallicity, and abundances of various elements from spectroscopic observations in combination with photometric data. Methods. The Stellar Abundances and atmospheric Parameters Pipeline (SAPP) has been developed to serve as a prototype for one of the stellar science software within the PLATO consortium. The pipeline combines results from a spectroscopy, a photometry, an interferometry, and an asteroseismology module to derive stellar parameters for FGK-type stars. We have modified the pipeline to be able to analyse the M dwarf part of the PLATO target sample. The current version of the pipeline for M dwarfs mostly relies on spectroscopic observations. The module processing these data is based on the machine learning algorithm The Payne and fits a grid of model spectra to an observed spectrum to derive effective temperature and metallicity. We use spectra in the H-band, as the nearinfrared region is beneficial for M dwarfs because there are fewer molecular lines and they are brighter in this wavelength region than in the optical. A method based on synthetic spectra was developed for the continuum normalisation of the spectra, taking into account the pseudo-continuum formed by numerous lines of the water molecule. Photometry is used to constrain the surface gravity. Results. We tested the modified SAPP on spectra of M dwarfs from the APOGEE survey. Our validation sample of 26 stars includes stars with interferometric observations and binaries. We found a good agreement between our derived values and reference values from a range of previous studies. We estimate the overall uncertainties in the derived effective temperature, surface gravity, and metallicity to be 100 K, 0.1 dex, and 0.15 dex, respectively. Conclusions. We find that the modified SAPP performs well on M dwarfs and identify possible areas of future development that should lead to an improved precision of the derived stellar parameters.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,924
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0760,057

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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