Predictions of Planet Detections with Near-infrared Radial Velocities in the Upcoming SPIRou Legacy Survey-planet Search
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The SPIRou near-infrared spectropolarimeter is destined to begin science operations at the Canada–France–Hawaii Telescope in mid-2018. One of the instrument’s primary science goals is to discover the closest exoplanets to the solar system by conducting a three- to five-year long radial velocity survey of nearby M dwarfs at an expected precision of ∼1 m s−1, the SPIRou Legacy Survey-Planet Search (SLS-PS). In this study, we conduct a detailed Monte Carlo simulation of the SLS-PS using our current understanding of the occurrence rate of M dwarf planetary systems and physical models of stellar activity. From simultaneous modeling of planetary signals and activity, we predict the population of planets to be detected in the SLS-PS. With our fiducial survey strategy and expected instrument performance over a nominal survey length of ∼3 years, we expect SPIRou to detect planets including habitable-zone planets and Earth-like planets from a sample of 100 M1–M8.5 dwarfs out to 11 pc. By studying mid-to-late M dwarfs previously inaccessible to existing optical velocimeters, SPIRou will put meaningful constraints on the occurrence rate of planets around those stars including the value of at an expected level of precision of . We also predict that a subset of planets may be accessible with dedicated high-contrast imagers on the next generation of extremely large telescopes including potentially imagable Earth-like planets. Lastly, we compare the results of our fiducial survey strategy to other foreseeable survey versions to quantify which strategy is optimized to reach the SLS-PS science goals. The results of our simulations are made available to the community on GitHub ( https://github.com/r-cloutier/SLSPS_Simulations ).
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».