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Enregistrement W2037665230 · doi:10.1088/0004-637x/752/1/53

DEBRIS DISKS IN<i>KEPLER</i>EXOPLANET SYSTEMS

2012· article· he· W2037665230 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2012
Typearticle
Languehe
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetDebrisPlanetary systemAsteroidLuminosityDebris diskPlanetAsteroid beltSolar System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Kepler mission recently identified 997 systems hosting candidate extrasolar planets, many of which are super-Earths. Realizing these planetary systems are candidates to host extrasolar asteroid belts, we use mid-infrared data from the Wide-field Infrared Survey Explorer ( WISE ) to search for emission from dust in these systems. We find excesses around eight stars, indicating the presence of warm to hot dust (∼100–500 K), corresponding to orbital distances of 0.1–10 AU for these solar-type stars. The strongest detection, KOI 1099, demands ∼500 K dust interior to the orbit of its exoplanet candidate. One star, KOI 904, may host very hot dust (∼1200 K, corresponding to 0.02 AU). Although the fraction of these exoplanet-bearing stars with detectable warm excesses (∼3%) is similar to that found by Spitzer surveys of solar-type field stars, the excesses detectable in the WISE data have much higher fractional luminosities ( L dust / L * ) than most known debris disks, implying that the fraction with debris disks of comparable luminosity may actually be significantly higher. It is difficult to explain the presence of dust so close to the host stars, generally corresponding to dust rings at radii <0.3 AU; both the collisional and Poynting–Robertson drag timescales to remove dust from the system are hundreds of years or less at these distances. Assuming a steady state for these systems implies large mass consumption rates with these short removal timescales, meaning that the dust production mechanism in these systems must almost certainly be episodic in nature.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations23
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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