Prediction of the planet yield of the MaxProtoPlanetS high-contrast survey for H-alpha protoplanets with MagAO-X based on first light contrasts
Notice bibliographique
Résumé
Our past GAPplanetS survey over the last 5 years with the MagAO visible AO system discovered the first examples of accreting protoplanets (by direct observation of H-alpha emission). Examples include LkCa15 b (Sallum et al. 2015) and PDS70 b (Wagner et al. 2018). In this paper we review the science performance of the newly (Dec. 2019) commissioned MagAO-X extreme AO system. In particular, we use the vAPP coronagraphic contrasts measured during MagAO-X first light. We use the Massive Accreting Gap (MAG) protoplanet model of Close 2020 to predict the H-alpha contrasts of 19 of the best transitional disk systems (ages 1-5 Myr) for the direct detection of H-alpha from accretion of hydrogen onto these protoplanets. The MAG protoplanet model applied to the observed first light MagAO-X contrasts predict a maximum yield of 46±7 planets from 19 stars (42 of these planets would be new discoveries). This suggests that there is a large, yet, unexplored reservoir of protoplanets that can be discovered with an extreme AO coronagraphic survey of 19 of the best transitional disk systems. Based on our first light contrasts we predict a healthy yield of protoplanets from our MaxProtoPlanetS survey of 19 transitional disks with MagAO-X.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».