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Enregistrement W2781656758 · doi:10.3847/1538-3881/aaa005

Lifting Transit Signals from the Kepler Noise Floor. I. Discovery of a Warm Neptune

2018· article· en· W2781656758 sur OpenAlexaff
Michelle Kunimoto, J. M. Matthews, Jason F. Rowe, Kelsey Hoffman

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeplerNeptuneTransit (satellite)Noise (video)AstronomyPhysicsAstrobiologyComputer sciencePlanetEngineeringArtificial intelligenceTransport engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Light curves from the 4-year Kepler exoplanet hunting mission have been searched for transits by NASA’s Kepler team and others, but there are still important discoveries to be made. We have searched the light curves of 400 Kepler Objects of Interest (KOIs) to find transit signals down to signal-to-noise ratio (S/N) ∼ 6, which is under the limit of S/N ∼ 7.1 that has been commonly adopted as a strict threshold to distinguish between a transit candidate and false alarm. We detect four new and convincing planet candidates ranging in radius from near-Mercury-size to slightly larger than Neptune. We highlight the discovery of KOI-408.05 (period = 637 days; radius = 4.9 R ⊕; incident flux = 0.6 S ⊕), a planet candidate within its host star’s Habitable Zone. We dub this planet a “warm Neptune,” a likely volatile-rich world that deserves closer inspection. KOI-408.05 joins 21 other confirmed and candidate planets in the current Kepler sample with semimajor axes a > 1.4 au. These discoveries are significant as a demonstration that the S/N threshold for detection used by the Kepler project is open to debate.

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)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations6
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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