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Enregistrement W2159777799 · doi:10.1111/j.1365-2966.2005.09661.x

The Kuiper Belt luminosity function from mR = 22 to 25

2005· article· en· W2159777799 sur OpenAlexaff
Jean-Marc Petit, Matthew J. Holman, Brett Gladman, J. J. Kavelaars, H. Schöll, Thomas J. Loredo

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsUranusNeptuneSkyAstronomySolar SystemAstrophysicsNice modelLuminosityPlanetPlanetary systemPlanetary migrationGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In summer 1999, we performed a survey optimized for the discovery of irregular satellites of Uranus and Neptune. We imaged 11.85 deg2 of sky and discovered 66 new outer Solar system objects (not counting the three new Uranian satellites). Given the very short orbital arcs of our observations, only the heliocentric distance can be reliably determined. We were able to model the radial distribution of trans-Neptunian objects (TNOs). Our data support the idea of a strong depletion in the surface density beyond 45 au. After fully characterizing this survey's detection efficiency as a function of object magnitude and rate of motion, we find that the apparent luminosity function of the trans-Neptunian region in the range mR = 22–25 is steep with a best-fitting cumulative power-law index of α≃ 0.76 with one object per deg2 estimated at magnitude Ro = 23.3. This steep slope, corresponding to a differential size index of q≃ 4.8, agrees with other older and more recent analyses for the luminosity function brighter than 25 mag. A double power-law fit to the new data set turns out to be statistically unwarrented; this large and homogeneous data set provides no evidence for a break in the power-law slope, which must eventually occur if the Bernstein et al. sky density measurements are correct.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations67
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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