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Enregistrement W2104476704 · doi:10.1017/s1473550414000135

Direct detection of exoplanets in the 3–10 μm range with E-ELT/METIS

2014· article· en· W2104476704 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Astrobiology · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlanetExoplanetSpectrographRadial velocityGas giantDirect imagingTerrestrial planetRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We quantify the scientific potential for exoplanet imaging with the mid-infrared E-ELT Imager and Spectrograph (METIS) foreseen as one of the instruments of the European Extremely Large Telescope (E-ELT). We focus on two main science cases: (1) the direct detection of known gas giant planets found by radial velocity (RV) searches; and (2) the direct detection of small (1–4 R ⊕ ) planets around the nearest stars. Under the assumptions made in our modelling, in particular on the achievable inner working angle and sensitivity, our analyses reveal that within a reasonable amount of observing time METIS is able to image > 20 already known, RV-detected planets in at least one filter. Many more suitable planets with dynamically determined masses are expected to be found in the coming years with the continuation of RV-surveys and the results from the GAIA astrometry mission. In addition, by extrapolating the statistics for close-in planets found by Kepler, we expect METIS might detect ≈10 small planets with equilibrium temperatures between 200 and 500 K around the nearest stars. This means that (1) METIS will help constrain atmospheric models for gas giant planets by determining for a sizable sample their luminosity, temperature and orbital inclination; and (2) METIS might be the first instrument to image a nearby (super-) Earth-sized planet with an equilibrium temperature near that expected to enable liquid water on a planet surface.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,188

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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 tête enseignante, 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

Citations99
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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