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Enregistrement W2883650377 · doi:10.3847/1538-3881/aad599

WEIRD: Wide-orbit Exoplanet Search with InfraRed Direct Imaging

2018· article· en· W2883650377 sur OpenAlexaff
Frédérique Baron, Étienne Artigau, Julien Rameau, David Lafreniére, Jonathan Gagné, Lison Malo, Loïc Albert, Marie-Ève Naud, René Doyon, M. Janson, P. Delorme, Charles Beichman

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetPhysicsStarsAstronomyInfraredOrbit (dynamics)Direct imagingAstrophysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report results from the Wide-orbit Exoplanet search with InfraRed Direct imaging, or WEIRD, a survey designed to search for Jupiter-like companions on very wide orbits (1000–5000 au) around young stars (<120 Myr) that are known members of moving groups in the solar neighborhood (<70 pc). Companions that share the same age, distance, and metallicity as their host while being on large enough orbits to be studied as “isolated” objects make prime targets for spectroscopic observations, and they are valuable benchmark objects for exoplanet atmosphere models. The search strategy is based on deep imaging in multiple bands across the near-infrared domain. For all 177 objects of our sample, , J , [3.6], and [4.5] images were obtained with CFHT/MegaCam, GEMINI/GMOS, CFHT/WIRCam, GEMINI/Flamingos-2, and Spitzer /IRAC. Using this set of four images per target, we searched for sources with red and [3.6]–[4.5] colors, typically reaching good completeness down to 2 companions, while going down to 1 for some targets, at separations of 1000–5000 au. The search yielded four candidate companions with the expected colors, but they were all rejected through follow-up proper motion observations. Our results constrain the occurrence of 1–13 planetary-mass companions on orbits with a semimajor axis between 1000 and 5000 au at less than 0.03, with a 95% confidence level.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,123
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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