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Enregistrement W3011738368

Kepler Planets and Metallicity

2020· article· en· W3011738368 sur OpenAlexaff
Taylor Kutra, Yanqin Wu

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlanetPhysicsTerrestrial planetMetallicityKepler-47AstrophysicsAstronomyPlanetary systemKeplerPlanetary migrationStarsAstrobiologyKepler-69c
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kepler planets (including super-Earths and sub-Neptunes) are likely formed before the gaseous proto-planetary disks have dissipated. Together with gas giants, we call these generation-I planets, to differentiate them from planets that form after disk dispersal (generation-II planets, e.g., terrestrial planets in the Solar system). If the metal content in these disks resembles that in the host stars, one naively expects Kepler planets to occur more frequently, and to be more massive, around metal-rich stars. Contrary to these expectations, we find that the radii of Kepler planets (a proxy for mass) are independent of host metallicity, and their occurrence rate rises only weakly with metallicity. The latter trend is further flattened when the influence of close binaries is accounted for. We interpret the first result as that the mass of a Kepler planet is regulated by a yet unknown process, as first suggested by \citet{Wu2019}. We explain the second result using a simple model, wherein the masses of proto-planetary disks have a much larger spread than the spread in stellar metallicity, and disks that contain more than $\sim 30$ Earth masses of total solid can form Kepler planets. Hosts for these planets, as a result, are only mildly more metal-rich than average. In contrast, the formation of a giant planet requires some $5$ times more solid. Their hosts, which also harbour Kepler planets, are significantly more metal-rich. This model also predicts that stars more metal-poor than half-solar should rarely host any gen-I 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)0,005
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,141
Écart entre enseignants0,084 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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