Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Context. The first Gaia data release unlocked the access to photometric information for 1.1 billion sources in the G-band. Yet, given the high level of degeneracy between extinction and spectral energy distribution for large passbands such as the Gaia G-band, a correction for the interstellar reddening is needed in order to exploit Gaia data. Aims. The purpose of this manuscript is to provide the empirical estimation of the Gaia G-band extinction coefficient kG for both the red giants and main sequence stars in order to be able to exploit the first data release DR1. Methods. We selected two samples of single stars: one for the red giants and one for the main sequence. Both samples are the result of a cross-match between Gaia DR1 and 2MASS catalogues; they consist of high-quality photometry in the G-, J- and KS-bands. These samples were complemented by temperature and metallicity information retrieved from APOGEE DR13 and LAMOST DR2 surveys, respectively. We implemented a Markov chain Monte Carlo method where we used (G – KS)0 versus Teff and (J – KS)0 versus (G – KS)0, calibration relations to estimate the extinction coefficient kG and we quantify its corresponding confidence interval via bootstrap resampling. We tested our method on samples of red giants and main sequence stars, finding consistent solutions. Results. We present here the determination of the Gaia extinction coefficient through a completely empirical method. Furthermore we provide the scientific community with a formula for measuring the extinction coefficient as a function of stellar effective temperature, the intrinsic colour (G – KS)0, and absorption.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle