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Enregistrement W2939399083 · doi:10.3847/1538-3881/ab16e9

The Gemini Planet Imager Exoplanet Survey: Giant Planet and Brown Dwarf Demographics from 10 to 100 au

2019· article· en· W2939399083 sur OpenAlexaff
E. Nielsen, Robert J. De Rosa, Bruce Macintosh, Jason Wang, Jean-Baptiste Ruffio, Eugene Chiang, Mark S. Marley, D. Saumon, Dmitry Savransky, S. Mark Ammons, Vanessa P. Bailey, Travis Barman, Célia Blain, J. Bulger, Adam Burrows, Jeffrey Chilcote, Tara Cotten, Ian Czekala, René Doyon, Gaspard Duchêne, Thomas M. Esposito, Daniel C. Fabrycky, Michael P. Fitzgerald, Katherine B. Follette, Jonathan J. Fortney, Benjamin L. Gerard, Stephen J. Goodsell, James R. Graham, Alexandra Z. Greenbaum, Pascale Hibon, Sasha Hinkley, Lea A. Hirsch, Justin Hom, Li-Wei Hung, Rebekah I. Dawson, Patrick Ingraham, Paul Kalas, Quinn Konopacky, James E. Larkin, Eve J. Lee, Jonathan Lin, Jérôme Maîre, Franck Marchis, Christian Marois, Stanimir Metchev, Maxwell A. Millar‐Blanchaer, Katie M. Morzinski, Rebecca Oppenheimer, D. M. Palmer, Jennifer Patience, Marshall D. Perrin, Lisa Poyneer, Laurent Pueyo, Roman R. Rafikov, Abhijith Rajan, Julien Rameau, Fredrik T. Rantakyrö, Bin Ren, Adam C. Schneider, Anand Sivaramakrishnan, Inseok Song, Rémi Soummer, Melisa Tallis, Sandrine Thomas, Kimberly Ward-Duong, Schuyler Wolff

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of VictoriaUniversité de MontréalHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesLawrence Livermore National LaboratoryComisión Nacional de Investigación Científica y TecnológicaScience and Technology Facilities CouncilScience Mission DirectorateJet Propulsion LaboratoryOffice of ScienceMinisterio de Ciencia, Tecnología e Innovación ProductivaNational Radio Astronomy ObservatoryNational Aeronautics and Space AdministrationMinistério da Ciência, Tecnologia e InovaçãoNASA Exoplanet Science InstituteSpace Telescope Science InstituteNational Science FoundationEuropean Space AgencyU.S. Department of EnergyCalifornia Institute of TechnologyPennsylvania Space Grant Consortium
Mots-clésExoplanetPhysicsPlanetDemographicsAstrobiologyAstronomyBrown dwarfGiant planetAstrophysicsPlanetary system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a statistical analysis of the first 300 stars observed by the Gemini Planet Imager Exoplanet Survey. This subsample includes six detected planets and three brown dwarfs; from these detections and our contrast curves we infer the underlying distributions of substellar companions with respect to their mass, semimajor axis, and host stellar mass. We uncover a strong correlation between planet occurrence rate and host star mass, with stars M * > 1.5 M ⊙ more likely to host planets with masses between 2 and 13M Jup and semimajor axes of 3–100 au at 99.92% confidence. We fit a double power-law model in planet mass (m) and semimajor axis (a) for planet populations around high-mass stars (M * > 1.5 M ⊙) of the form , finding α = −2.4 ± 0.8 and β = −2.0 ± 0.5, and an integrated occurrence rate of % between 5–13M Jup and 10–100 au. A significantly lower occurrence rate is obtained for brown dwarfs around all stars, with % of stars hosting a brown dwarf companion between 13–80M Jup and 10–100 au. Brown dwarfs also appear to be distributed differently in mass and semimajor axis compared to giant planets; whereas giant planets follow a bottom-heavy mass distribution and favor smaller semimajor axes, brown dwarfs exhibit just the opposite behaviors. Comparing to studies of short-period giant planets from the radial velocity method, our results are consistent with a peak in occurrence of giant planets between ∼1 and 10 au. We discuss how these trends, including the preference of giant planets for high-mass host stars, point to formation of giant planets by core/pebble accretion, and formation of brown dwarfs by gravitational instability.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations469
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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