Architectures of exoplanetary systems – I. A clustered forward model for exoplanetary systems around Kepler’s FGK stars
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Observations of exoplanetary systems provide clues about the intrinsic distribution of planetary systems, their architectures, and how they formed. We develop a forward modelling framework for generating populations of planetary systems and ‘observed’ catalogues by simulating the Kepler detection pipeline (SysSim). We compare our simulated catalogues to the Kepler DR25 catalogue of planet candidates, updated to include revised stellar radii from Gaia DR2. We constrain our models based on the observed 1D marginal distributions of orbital periods, period ratios, transit depths, transit depth ratios, transit durations, transit duration ratios, and transit multiplicities. Models assuming planets with independent periods and sizes do not adequately account for the properties of the multiplanet systems. Instead, a clustered point process model for exoplanet periods and sizes provides a significantly better description of the Kepler population, particularly the observed multiplicity and period ratio distributions. We find that $0.56^{+0.18}_{-0.15}$ of FGK stars have at least one planet larger than 0.5R⊕ between 3 and 300 d. Most of these planetary systems ($\sim 98{{\ \rm per\ cent}}$) consist of one or two clusters with a median of three planets per cluster. We find that the Kepler dichotomy is evidence for a population of highly inclined planetary systems and is unlikely to be solely due to a population of intrinsically single planet systems. We provide a large ensemble of simulated physical and observed catalogues of planetary systems from our models, as well as publicly available code for generating similar catalogues given user-defined parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».