White dwarf spectral type-temperature distribution from
Notice bibliographique
Résumé
Context. The characterization of white dwarf atmospheres is crucial for accurately deriving stellar parameters such as effective temperature, mass, and age. However, the inclusion of physical processes such as convective mixing and convective dilution in current white dwarf atmospheric models offers a prediction of the spectral evolution of these objects. To constrain these models, accurate observational data and analyses are necessary. Aims. We aim to classify the population of white dwarfs up to 500 pc into hydrogen-rich or hydrogen-deficient atmospheres based on Gaia spectra and to derive an accurate spectral type-temperature distribution, namely, the ratio between the number of non-DAs to the total number of white dwarfs as a function of the effective temperature for the largest observed unbiased sample of these objects. Methods. We took advantage of the recent Gaia low-resolution spectra available for 76 657 white dwarfs up to 500 pc. We calculated the synthetic J-PAS narrow-band photometry and fit the spectral energy distribution of each object with up-to-date models for hydrogen-rich and helium-rich white dwarf atmospheres. We estimated the probability for a white dwarf to have a hydrogen-rich atmosphere and validated the results using the Montreal White Dwarf Database. Finally, precise effective temperature values were derived for each object using La Plata evolutionary models. Results. We successfully classified a total of 65 310 white dwarfs (57 155 newly classified objects) into DAs and non-DAs with an accuracy of 94%. An unbiased subsample of nearly 34 000 objects was built, from which we computed a precise spectral distribution spanning an effective temperature range from 5500 to 40 000 K, while accounting for potential selection effects. Conclusions. Some characteristic features of the spectral evolution, such as the deficit of helium-rich stars at Teff ≈ 35 000 − 40 000 K and in the range of 22 000 ≲ Teff ≲ 25 000 K, as well as a gradual increase from 18 000 K to Teff ≈ 7000 K, where the non-DA stars percentage reaches its maximum of 41%, followed by a decrease for cooler temperatures, are statistically significant. These findings will provide precise constraints for the proposed models of spectral evolution.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».