Homogeneously derived transit timings for 17 exoplanets and reassessed TTV trends for WASP-12 and WASP-4
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We homogeneously analyse ∼3.2 × 105 photometric measurements for ∼1100 transit light curves belonging to 17 exoplanet hosts. The photometric data cover 16 years (2004–2019) and include amateur and professional observations. Old archival light curves were reprocessed using up-to-date exoplanetary parameters and empirically debiased limb-darkening models. We also derive self-consistent transit and radial-velocity fits for 13 targets. We confirm the non-linear transit timing variation (TTV) trend in the WASP-12 data at a high significance, and with a consistent magnitude. However, Doppler data reveal hints of a radial acceleration of about −7.5 ± 2.2 m s−1 yr−1, indicating the presence of unseen distant companions, and suggesting that roughly 10 per cent of the observed TTV was induced via the light-travel (or Roemer) effect. For WASP-4, a similar TTV trend suspected after the recent TESS observations appears controversial and model dependent. It is not supported by our homogeneous TTV sample, including 10 ground-based EXPANSION light curves obtained in 2018 simultaneously with TESS. Even if the TTV trend itself does exist in WASP-4, its magnitude and tidal nature are uncertain. Doppler data cannot entirely rule out the Roemer effect induced by possible distant companions.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».