Sirius – Like Systems in the Gaia DR3
Notice bibliographique
Résumé
Evidence of hot white dwarf (WD) components in 722 binary stars with main sequence (MS) primaries was examined by calculating an absolute magnitude excess in the Galaxy Evolution Explorer (GALEX) far-UV (FUV) band. The binary stars selected for this study were characterized by the Gaia Data Processing and Analysis Consortium (DPAC) as having a faint and compact companion in accordance with the Astrometric Mass Ratio Function (AMRF) algorithm of Shahaf et al (2019). The excess calculation was taken as the difference between the absolute FUV magnitude of the collective binary system, and a calculation of the absolute FUV magnitude of the MS component. The former quantity was calculated from the GALEX GR6+7 release of the photometric data, and was scaled to an absolute context using parallax data from the Gaia Data Release 3 (DR3). The MS component FUV magnitudes were calculated from Kurucz (2003) stellar models. For 16 of the binary systems, the astrophysical parameters that characterize the Kurucz models were taken as the results from the Gaia DR3 Astrophysical Parameters Inference System (APSIS). For 13 of the binary systems, astrophysical parameters were obtained from a chi square best of Kurucz stellar models to spectral energy distributions (SEDs), that were constructed from Gaia synthetic optical photometry bands. For these 13systems, the effective temperature, surface gravity, stellar radius and metallicity of the MS component was estimated. In total, 28 binary systems were found to have an FUV excess greater than zero, with 24/28 having an excess of >10 and a maximum FUV excess of ~23. From the FUV excess results, the absolute FUV magnitudes of the possible WD components and the corresponding effective temperatures were estimated from a linear interpolation of WD photometry tables of the state-of-the-art Montréal white dwarf models.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».