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Enregistrement W3010746558 · doi:10.3847/1538-4357/ab7eb4

Reinflation of Warm and Hot Jupiters

2020· article· en· W3010746558 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHot JupiterGas giantPlanetStarsLight curvePlanetary systemFlux (metallurgy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding the anomalous radii of many transiting hot gas-giant planets is a fundamental problem of planetary science. Recent detections of reinflated warm Jupiters orbiting post-main-sequence stars and the reinflation of hot Jupiters while their host stars evolve on the main sequence may help constrain models for the anomalous radii of hot Jupiters. In this work, we present evolution models studying the reinflation of gas giants to determine how varying the depth and intensity of deposited heating affects both main-sequence reinflation of hot Jupiters and post-main-sequence reinflation of warm Jupiters. We find that deeper heating is required to reinflate hot Jupiters than is needed to suppress their cooling, and that the timescale of reinflation decreases with increasing heating rate and depth. We find a strong degeneracy between heating rate and depth, with either strong shallow heating or weak deep heating providing an explanation for main-sequence reinflation of hot Jupiters. This degeneracy between heating rate and depth can be broken in the case of post-main-sequence reinflation of warm Jupiters, as the inflation must be rapid to occur within post-main-sequence evolution timescales. We also show that the dependence of heating rate on the incident stellar flux inferred from the sample of hot Jupiters can explain reinflation of both warm and hot Jupiters. TESS will obtain a large sample of warm Jupiters orbiting post-main-sequence stars, which will help to constrain the mechanism(s) causing the anomalous radii of gas-giant planets.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,201 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations30
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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