Notice bibliographique
Résumé
We compare the metallicities of stars with radial velocity planets to the metallicity of a sample of field dwarfs. We confirm recent work indicating that the stars-with-planet sample as a whole is iron rich. However, the lowest mass stars tend to be iron poor, with several having [Fe/H]<-0.2, demonstrating that high metallicity is not required for the formation of short period Jupiter-mass planets. We show that the average [Fe/H] increases with increasing stellar mass (for masses below 1.25 solar masses) in both samples, but that the increase is much more rapid in the stars-with-planet sample. The variation of metallicity with stellar age also differs between the two samples. We examine possible selection effects related to variations in the sensitivity of radial velocity surveys with stellar mass and metallicity, and identify a color cutoff (B-V>0.48) that contributes to but does not explain the mass-metallicity trend in the stars-with-planets sample. We use Monte Carlo models to show that adding an average of 6.5 Earth masses of iron to each star can explain both the mass-metallicity and the age-metallicity relations of the stars-with-planets sample. However, for at least one star, HD 38529, there is good evidence that the bulk metallicity is high. We conclude that the observed metallicities and metallicity trends are the result of the interaction of three effects; accretion of about 6 Earth masses of iron rich material, selection effects, and in some cases, high intrinsic metallicity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».