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Enregistrement W6903409716 · doi:10.1051/0004-6361/202347633/pdf

The Pristine survey

2024· article· en· W6903409716 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilky WayPhotometry (optics)MetallicityStarsSkyTelescopeData quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We used the spectro-photometric information of ∼219 million stars from Gaia’s Data Release 3 (DR3) to calculate synthetic, narrowband, metallicity-sensitive CaHK magnitudes that mimic the observations of the Pristine survey, a survey of photometric metallicities of Milky Way stars that has been mapping more than 6500 deg2 of the northern sky with the Canada–France–Hawaii Telescope since 2015. These synthetic magnitudes were used for an absolute recalibration of the deeper Pristine photometry and, combined with broadband Gaia information, synthetic and Pristine CaHK magnitudes were used to estimate photometric metallicities over the whole sky. The resulting metallicity catalogue is accurate down to [Fe/H]∼−3.5 and is particularly suited for the exploration of the metalpoor Milky Way ([Fe/H] < −1.0). We make available here the catalogue of synthetic CaHKsyn magnitudes for all stars with BP/RP information in Gaia DR3, as well as an associated catalogue of more than ∼30 million photometric metallicities for high signal-to-noise FGK stars. This paper further provides the first public data release of the Pristine catalogue in the form of higher quality recalibrated Pristine CaHK magnitudes and photometric metallicities for all stars in common with the BP/RP spectro-photometric information in Gaia DR3. We demonstrate that, when available, the much deeper Pristine data greatly enhance the quality of the derived metallicities, in particular at the faint end of the catalogue (GBP ≳ 16). Combined, both photometric metallicity catalogues include more than two million metal-poor star candidates ([Fe/H]phot < −1.0) as well as more than 200 000 and ∼8000 very and extremely metal-poor candidates ([Fe/H]phot < −2.0 and < −3.0, respectively). Finally, we show that these metallicity catalogues can be used efficiently, among other applications, for Galactic archaeology, to hunt for the most metal-poor stars, and to study how the structure of the Milky Way varies with metallicity, from the flat distribution of disk stars to the spheroid-shaped metal-poor halo.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,099

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,028

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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