Notice bibliographique
Résumé
Context. The rotation period of stars is an important parameter along with mass, radius, 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 CFHT and the data processed with the APERO pipeline, we compute the least squares deconvolution profiles using different masks of atomic stellar lines with known Land\'e factor appropriate to the effective temperature of the star. We derive the longitudinal magnetic field to examine its possible variation along the 50 to 200 observations of each star. For determining the stellar rotation period, we apply a Gaussian process regression enabling us to determine the rotation period of stars with evolving longitudinal field. Results. Among the 43 stars of our sample, we were able to measure a rotation period for 27 stars. For 8 stars, the rotation period was previously unknown. We find a good agreement of our rotation periods with periods found in the literature based on photometry and activity indicators and confirm that near-infrared spectropolarimetry is an important tool to measure rotation periods, even for magnetically quiet stars. Furthermore, we compute ages for 20 stars of our sample using gyrochronology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,007 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».