Nouvelles étoiles candidates membres d’associations jeunes locales
Bibliographic record
Abstract
L’identification et la recherche d’objets jeunes ont des retombées importantes dans plusieurs domaines de l’astrophysique. La recherche et l’imagerie directe d’exoplanètes sont grandement simplifiées pour des systèmes jeunes, car le rapport de luminosité entre l’étoile jeune hôte et ses planètes, qui dégagent encore de la radiation thermique, est inférieur aux systèmes plus âgés. De plus, avoir une banque d’objets jeunes permet de contraindre et préciser les modèles évolutifs. Enfin, une population importante d’objets jeunes connus permet de préciser la fonction de masse initiale, surtout dans le domaine des faibles masses où elle n’est pas bien contrainte. Ce mémoire présente une recherche d’étoiles jeunes à partir du sous-ensemble Tycho-Gaia Astrometric Solution qui regroupe environ 2 millions d’objets, paru dans les premières données de la mission GAIA (Global Astrometric Interferometer for Astrophysics). À l’aide de l’outil BANYAN- (Bayesian Analysis for Nearby Young AssociatioNs) et d’un diagramme couleur magnitude, nous avons recherché des étoiles jeunes à partir de 250 000 cibles ayant une mesure de vitesse radiale disponible dans la littérature. Le résultat final est un ensemble de 42 étoiles tardives potentiellement jeunes ayant toutes une probabilité d’association supérieure à 90% à un groupe en deçà de 60 Mans et avec une luminosité significativement plus élevée que les étoiles vieilles de même couleur sur la séquence principale. Finalement, à partir des nouvelles probabilités d’associations Bayésiennes et des mesures de largeur équivalente d’absorption du lithium, disponibles pour 25 candidates, leur statut au sein de leurs associations respectives a pu être modifié ou confirmé. Cette étude présente 10 nouvelles étoiles, n’ayant jamais été associées, appartenant aux nouvelles associations formant la région de formation stellaire Scorpius-Centaurus. Nous trouvons aussi 13 nouvelles membres bona fides.
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 | 0.001 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.169 | 0.041 |
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".