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Enregistrement W2079884469 · doi:10.1088/2041-8205/783/1/l17

ACCRETION ONTO PLANETARY MASS COMPANIONS OF LOW-MASS YOUNG STARS

2014· article· en· W2079884469 sur OpenAlexaff
Yifan Zhou, Gregory J. Herczeg, Adam L. Kraus, Stanimir Metchev, Kelle L. Cruz

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSpace Telescope Science InstituteNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsPlanetAstrophysicsAccretion (finance)AstronomyIntermediate polarPlanetary massStarsPlanetary systemBrown dwarfWhite dwarf

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements of accretion rates onto planetary mass objects may distinguish between different planet formation mechanisms, which predict different accretion histories. In this Letter, we use Hubble Space Telescope ( HST )/WFC3 UVIS optical photometry to measure accretion rates onto three accreting objects, GSC 06214−00210 b, GQ Lup b, and DH Tau b, that are at the planet/brown dwarf boundary and are companions to solar mass stars. The excess optical emission in the excess accretion continuum yields mass accretion rates of 10 −9 –10 −11 M ☉ yr −1 for these three objects. Their accretion rates are an order of magnitude higher than expected from the correlation between mass and accretion rates measured from the UV excess, which is applicable if these wide planetary mass companions formed by protostellar core fragmentation. The high accretion rates and large separation from the central star demonstrate the presence of massive disks around these objects. Models for the formation and evolution of wide planetary mass companions should account for their large accretion rates. High ratios of Hα luminosity over accretion luminosity for objects with low accretion rates suggest that searches for Hα emission may be an efficient way to find accreting planets.

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 seuil0,003

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations111
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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