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Enregistrement W4288086093 · doi:10.1051/0004-6361/201936105

Connecting planet formation and astrochemistry

2019· article· en· W4288086093 sur OpenAlexafffund
A. Cridland, E. F. van Dishoeck, Matthew Alessi, Ralph E. Pudritz

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKoninklijke Nederlandse Akademie van WetenschappenEuropean CommissionCompute Canada
Mots-clésPlanetesimalHot JupiterPlanetAstrophysicsAccretion (finance)AstrobiologyPopulationPhysicsPlanetary migrationPlanetary massJupiter massGiant planetGas giantPlanetary systemExoplanet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To understand the role that planet formation history has on the observable atmospheric carbon-to-oxygen ratio (C/O) we have produced a population of astrochemically evolving protoplanetary disks. Based on the parameters used in a pre-computed population of growing planets, their combination allows us to trace the molecular abundances of the gas that is being collected into planetary atmospheres. We include atmospheric pollution of incoming (icy) planetesimals as well as the effect of refractory carbon erosion noted to exist in our own solar system. We find that the carbon and oxygen content of Neptune-mass planets are determined primarily through solid accretion and result in more oxygen-rich (by roughly two orders of magnitude) atmospheres than hot Jupiters, whose C/O are primarily determined by gas accretion. Generally we find a “main sequence” between the fraction of planetary mass accreted through solid accretion and the resulting atmospheric C/O; planets of higher solid accretion fraction have lower C/O. Hot Jupiters whose atmospheres have been chemically characterized agree well with our population of planets, and our results suggest that hot-Jupiter formation typically begins near the water ice line. Lower mass hot Neptunes are observed to be much more carbon rich (with 0.33 ≲ C/O ≲ 1) than is found in our models (C/O ~ 10 −2 ), and suggest that some form of chemical processing may affect their observed C/O over the few billion years between formation and observation. Our population reproduces the general mass-metallicity trend of the solar system and qualitatively reproduces the C/O metallicity anti-correlation that has been inferred for the population of characterized exoplanetary atmospheres.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,171
Écart entre enseignants0,167 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations90
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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