MASSIVE: A Bayesian analysis of giant planet populations around low-mass stars
Notice bibliographique
Résumé
Context.Direct imaging has led to the discovery of several giant planet and brown dwarf companions.These imaged companions populate a mass, separation and age domain (mass > 1 M Jup , orbits > 5 AU, age < 1 Gyr) quite distinct from the one occupied by exoplanets discovered by the radial velocity or transit methods.This distinction could indicate that different formation mechanisms are at play.Aims.We aim at investigating correlations between the host star's mass and the presence of wide-orbit giant planets, and at providing new observational constraints on planetary formation models.Methods.We observed 58 young and nearby M-type dwarfs in L -band with the VLT/NaCo instrument and used angular differential imaging algorithms to optimize the sensitivity to planetary-mass companions and to derive the best detection limits.We estimate the probability of detecting a planet as a function of its mass and physical separation around each target.We conduct a Bayesian analysis to determine the frequency of substellar companions orbiting low-mass stars, using a homogenous sub-sample of 54 stars.Results.We derive a frequency of 4.4 +3.2 -1.3 % for companions with masses in the range of 2-80 M Jup , and 2.3 +2.9 -0.7 % for planetary mass companions (2-14 M Jup ), at physical separations of 8 to 400 AU for both cases.Comparing our results with a previous survey targeting more massive stars, we find evidence that substellar companions more massive than 1 M Jup with a low mass ratio Q with respect to their host star (Q < 1%), are less frequent around low-mass stars.This may represent observational evidence that the frequency of imaged wide-orbit substellar companions is correlated with stellar mass, corroborating theoretical expectations.Contrarily, we show statistical evidence that intermediate-mass ratio (1% < Q < 5%) companion with masses >2 M Jup might be independent from the mass of the host star.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».