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Enregistrement W3098521170 · doi:10.5194/epsc2020-263

Characterisation of Transneptunian Binaries in the HST Archive.

2020· article· en· W3098521170 sur OpenAlexaff
Richard D. Smith, Wesley C. Fraser, A. Fitzsimmons

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensNational Research Council CanadaHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrightnessBinary numberPhysicsAstrophysicsPlanetesimalSolar SystemAstronomyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Binary Transneptunian Objects (TNOs) have remained virtually unaltered since the formation of the solar system. They can therefore provide valuable insights into the history and properties of objects from the outer solar system, such as object compositions and dynamical history, including the effects of planetary migration on primordial planetesimal populations. Benecchi et al. 2009 measured the colours of 23 TNO binaries using the Hubble Space Telescope (HST), reporting a strong correlation between primary-secondary F606W-F814W colours. Marsset et al. 2020 extended this work into the NIR, adding a further three TNO binary objects with accurate colour measurements made using the Gemini-North telescope which indicated a similar colour correlation in the infrared. We aim to increase the number of binary TNOs with accurate NIR colour measurements by reprocessing data available in the HST archive using a consistent MCMC-based point spread function (PSF)-fitting algorithm. We explore both the position and brightness parameter space for the binary components. Tiny Tim (Krist et al., 2011) PSFs are generated for each component and planted in a model image that is compared with the HST archive image to identify best-fit PSF parameter values. These values are then used to produce and subtract a final model image, providing accurate likelihood estimates for the in-image position and photometric brightness of each component. We will present the results of applying the algorithm to archival data of 24 known binaries, including both optical and NIR colour measurements of both binary components. We will also provide a measure of our sensitivity to binary component separations and brightness ratios. Our results will be compared to the correlated colours observed by Benecchi et al. (2009) and Marsset et al. (2020). References:S. D. Benecchi, K. S. Noll, W. M. Grundy, M. W. Buie, D. C. Stephens, andH. F. Levison. The correlated colors of transneptunian binaries. Icarus, 200(1):292–303, Mar 2009. doi: 10.1016/j.icarus.2008.10.025.J Krist, R Hook, and F Stoehr. 20 years of hubble space telescope opticalmodeling using tiny tim, 2011. URLhttps://doi.org/10.1117/12.892762.Micha ̈el Marsset, Wesley C. Fraser, Michele T. Bannister, Megan E. Schwamb, Rosemary E. Pike, Susan Benecchi, J. J. Kavelaars, Mike Alexandersen, Ying-Tung Chen, Brett J. Gladman, Stephen D. J. Gwyn, Jean-Marc Petit, and Kathryn Volk. Col-OSSOS: Compositional Homogeneity of Three KuiperBelt Binaries.The Planetary Science Journal, 1(1):16, June 2020. doi:10.3847/PSJ/ab8cc0.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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