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Enregistrement W2898256709 · doi:10.3847/1538-3881/aae537

KMT-2016-BLG-1397b: KMTNET-only Discovery of a Microlens Giant Planet

2018· article· en· W2898256709 sur OpenAlexaff
Weicheng Zang, Kyu‐Ha Hwang, Hyoun-Woo Kim, Andrew Gould, Tianshu Wang, Wei Zhu, Shude Mao, Michael D. Albrow, Sun‐Ju Chung, Cheongho Han, Youn Kil Jung, Yoon-Hyun Ryu, In-Gu Shin, Yossi Shvartzvald, Jennifer C. Yee, Sang-Mok Cha, Dong-Jin Kim, Seung‐Lee Kim, Chung‐Uk Lee, Dong-Joo Lee, Yongseok Lee, Byeong-Gon Park, Richard W. Pogge

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGravitational microlensingEinstein radiusPhysicsAstrophysicsPlanetEinstein ringMass ratioAstronomyLight curveExoplanetRADIUSPlanetary systemBinary numberEvent (particle physics)StarsGravitational lensGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We report the discovery of a giant planet in the KMT-2016-BLG-1397 microlensing event, which was found by The Korea Microlensing Telescope Network alone. The timescale of this event is t E = 40.0 ± 0.5 days, and the mass ratio between the lens star and its companion is q = 0.016 ± 0.002. The planetary perturbation in the light curve is a smooth bump, resulting in the classical binary-lens/binary-source (2L1S/1L2S) degeneracy. We measure the V − I color of the (putative) two sources in the 1L2S model, and then effectively rule out the binary-source solution. The finite-source effect is marginally detected. Combined with the limits on the blend flux and the probability distribution of the source size normalized by the Einstein radius ρ, a Bayesian analysis yields the lens mass , at distance of kpc. Thus, the companion is a super-Jupiter of a mass , at a projected separation au, indicating that the planet is well beyond the snow line of the host star.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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