Analyse des paramètres atmosphériques\ndes étoiles naines blanches dans le voisinage solaire
Bibliographic record
Abstract
Ce mémoire présente une analyse homogène et rigoureuse de l’échantillon d’étoiles naines blanches situées à moins de 20 pc du Soleil. L’objectif principal de cette étude est d’obtenir un modèle statistiquement viable de l’échantillon le plus représentatif de la population des naines blanches. À partir de l’échantillon défini par Holberg et al. (2008), il a fallu dans un premier temps réunir le plus d’information possible sur toutes les candidates locales sous la forme de spectres visibles et de données photométriques. En utilisant les modèles d’atmosphère de naines blanches les plus récents de Tremblay & Bergeron (2009), ainsi que différentes techniques d’analyse, il a été permis d’obtenir, de façon homogène, les paramètres atmosphériques (Teff et log g) des naines blanches de cet échantillon. La technique spectroscopique, c.-à-d. la mesure de Teff et log g par l’ajustement des raies spectrales, fut appliquée à toutes les étoiles de notre échantillon pour lesquelles un spectre visible présentant des raies assez fortes était disponible. Pour les étoiles avec des données photométriques, la distribution d’énergie combinée à la parallaxe trigonométrique, lorsque mesurée, permettent de déterminer les paramètres atmosphériques ainsi que la composition chimique de l’étoile. Un catalogue révisé des naines blanches dans le voisinage solaire est présenté qui inclut tous les paramètres atmosphériques nouvellement determinés. L’analyse globale qui en découle est ensuite exposée, incluant une étude de la distribution de la composition chimique des naines blanches locales, de la distribution de masse et de la fonction luminosité.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".