The SPHERE infrared survey for exoplanets (SHINE)
Notice bibliographique
Résumé
Context. Large surveys with new-generation high-contrast imaging instruments are needed to derive the frequency and properties of exoplanet populations with separations from ~5 to 300 au. A careful assessment of the stellar properties is crucial for a proper understanding of when, where, and how frequently planets form, and how they evolve. The sensitivity of detection limits to stellar age makes this a key parameter for direct imaging surveys. Aims. We describe the SpHere INfrared survey for Exoplanets (SHINE), the largest direct imaging planet-search campaign initiated at the VLT in 2015 in the context of the SPHERE Guaranteed Time Observations of the SPHERE consortium. In this first paper we present the selection and the properties of the complete sample of stars surveyed with SHINE, focusing on the targets observed during the first phase of the survey (from February 2015 to February 2017). This early sample composed of 150 stars is used to perform a preliminary statistical analysis of the SHINE data, deferred to two companion papers presenting the survey performance, main discoveries, and the preliminary statistical constraints set by SHINE. Methods. Based on a large database collecting the stellar properties of all young nearby stars in the solar vicinity (including kinematics, membership to moving groups, isochrones, lithium abundance, rotation, and activity), we selected the original sample of 800 stars that were ranked in order of priority according to their sensitivity for planet detection in direct imaging with SPHERE. The properties of the stars that are part of the early statistical sample wererevisited, including for instance measurements from the Gaia Data Release 2. Rotation periods were derived for the vast majority of the late-type objects exploiting TESS light curves and dedicated photometric observations. Results. The properties of individual targets and of the sample as a whole are presented.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; 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 ».