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Enregistrement W7046003915

The chemistry of the most metal-rich damped Lyman α systems at zâ¼2 - II. Context with the Local Group

2017· other· en· W7046003915 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevuereroDoc Digital Library · 2017
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueMagnetic confinement fusion research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Science Foundation
Mots-clésMetallicityGalaxyContext (archaeology)Local GroupDwarf galaxyStars
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using our sample of the most metal-rich damped Lyman α systems (DLAs) at zabs∼2, and two literature compilations of chemical abundances in 341 DLAs and 2818 stars, we present an analysis of the chemical composition of DLAs in the context of the Local Group. The metal-rich sample of DLAs at zabs∼2 probes metallicities as high as the Galactic disc and the most metal-rich dwarf spheroidals (dSphs), permitting an analysis of many elements typically observed in DLAs (Fe, Zn, Cr, Mn, Si, and S) in comparison to stellar abundances observed in the Galaxy and its satellites (in particular dSphs). Our main conclusions are: (1) non-solar [Zn/Fe] abundances in metal-poor Galactic stars and in dSphs over the full metallicity range probed by DLAs, suggest that Zn is not a simple proxy for Fe in DLAs and therefore not a suitable indicator of dust depletion. After correcting for dust depletion, the majority of DLAs have subsolar [Zn/Fe] similar to dSphs; (2) at [Fe/H]∼−0.5, a constant [Mn/Fe]∼−0.5 and near-solar [α/Fe] (requiring an assumption about dust depletion) are in better agreement with dwarf galaxies than Galactic disc stars; (3) [α/Zn] is usually solar or subsolar in DLAs. However, although low ratios of [α/Fe] are usually considered more ‘dwarf-like' than ‘Milky Way-like', subsolar [Zn/Fe] in Local Group dwarfs leads to supersolar [α/Zn] in the dSphs, in contrast with the DLAs. Therefore, whilst DLAs exhibit some similarities with the Local Group dwarf population, there are also notable differences

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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