Revisiting the Long-period Transiting Planets from Kepler
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Currently, we have only limited means to probe the presence of planets at large orbital separations. Foreman-Mackey et al. searched for long-period transiting planets in the Kepler light curves using an automated pipeline. Here, we apply their pipeline, with minor modifications, to a larger sample and use updated stellar parameters from Gaia DR2. The latter boosts the stellar radii for most of the planet candidates found by FM16, invalidating a number of them as false positives. We identify 15 candidates, including two new ones. All have sizes from 0.3 to 1 R J , and all but two have periods from 2 to 10 yr. We report two main findings based on this sample. First, the planet occurrence rate for the above size and period ranges is planets per Sun-like star, with the frequency of cold Jupiters agreeing with that from radial velocity surveys. Planet occurrence rises with decreasing planet size, roughly describable as with , i.e., Neptune-sized planets are some four times more common than Jupiter-sized ones. Second, five out of our 15 candidates orbit stars with known transiting planets at shorter periods, including one with five inner planets. We interpret this high incidence rate to mean: (1) almost all our candidates should be genuine; (2) across a large orbital range (from ∼0.05 to a few astronomical units), mutual inclinations in these systems are at most a few degrees; and (3) large outer planets exist almost exclusively in systems with small inner planets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».