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Enregistrement W3167050147 · doi:10.1051/0004-6361/202140551

The New Generation Planetary Population Synthesis (NGPPS)

2021· article· en· W3167050147 sur OpenAlexaff
Martin Schlecker, Dang Pham, Remo Burn, Y. Alibert, C. Mordasini, Alexandre Emsenhuber, Hubert Klahr, Th. Henning, Lokesh Mishra

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftMax-Planck-GesellschaftSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsAstrophysicsAstronomyPopulationAstrobiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context.State-of-the-art planet formation models are now capable of accounting for the full spectrum of known planet types. This comes at the cost of an increasing complexity of the models, which calls into question whether established links between their initial conditions and the calculated planetary observables are preserved. Aims.In this paper, we take a data-driven approach to investigate the relations between clusters of synthetic planets with similar properties and their formation history. Methods.We trained a Gaussian mixture model on typical exoplanet observables computed by a global model of planet formation to identify clusters of similar planets. We then traced back the formation histories of the planets associated with them and pinpointed their differences. Using the cluster affiliation as labels, we trained a random forest classifier to predict planet species from properties of the originating protoplanetary disk. Results.Without presupposing any planet types, we identified four distinct classes in our synthetic population. They roughly correspond to the observed populations of (sub-)Neptunes, giant planets, and (super-)Earths, plus an additional unobserved class we denote as “icy cores”. These groups emerge already within the first 0.1 Myr of the formation phase and are predicted from disk properties with an overall accuracy of >90%. The most reliable predictors are the initial orbital distance of planetary nuclei and the total planetesimal mass available. Giant planets form only in a particular region of this parameter space that is in agreement with purely analytical predictions. IncludingN-body interactions between the planets decreases the predictability, especially for sub-Neptunes that frequently undergo giant collisions and turn into super-Earths. Conclusions.The processes covered by current core accretion models of planet formation are largely predictable and reproduce the known demographic features in the exoplanet population. The impact of gravitational interactions highlights the need forN-body integrators for realistic predictions of systems of low-mass 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,185
Écart entre enseignants0,177 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations53
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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