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Enregistrement W4296112405 · doi:10.1051/0004-6361/202243576

Efficiently combining <i>α</i> CenA multi-epoch high-contrast imaging data

2022· article· en· W4296112405 sur OpenAlexaboutno aff
H. Le Coroller, M. Nowak, Kevin Wagner, M. Kasper, G. Chauvin, C. Desgrange, Simon Conseil, Gerd Jakob, U. Käufl, Serban Leveratto, E. Pantin, R. Siebenmorgen, R. Arsenault

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche ScientifiqueSpace Telescope Science InstituteEuropean Southern ObservatoryCentre National d’Etudes SpatialesBreakthrough Prize FoundationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsPlanetEpoch (astronomy)Orbital motionCircumstellar habitable zoneOrbit (dynamics)AstrophysicsOrbital periodAstronomyOrbital elementsMean motionProper motionBinary numberExoplanetStarsClassical mechanicsAngular momentum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Keplerian-Stacker is an algorithm capable of combining multiple observations acquired at different epochs by taking into account the orbital motion of a potential planet present in the images to boost the ultimate detection limit. In 2019, a total of 100 h of observation was allocated to Very Large Telescope (VLT) Spectrometer and Imager for the mid-infrared (VISIR) instrument for the New Earths in the α Centauri Region (NEAR) survey, a collaboration between European Southern Observatory (ESO) and Breakthrough Initiatives, to search for low mass planets in the habitable zone of the α Cen AB binary system. A weak signal (S/N ~ 3) was reported around α Cen A, at a separation of ≃ 1.1 au, corresponding to the habitable zone. Aims. Our study is aimed at determining whether K-Stacker is also capable of detecting the low-mass planet candidate with similar orbital parameters, which was previously found by the NEAR team. We also aim to search for additional potential candidates around a Cen A by utilizing the orbital motion to boost the signal and by generally placing stronger constraints on the presence of other planets in the system. Methods. We re-analysed the NEAR data using K-Stacker. This algorithm is a brute-force method that is equipped to find planets in observational time series and to constrain their orbital parameters, even if they have remained undetected in a single epoch. Results. We scanned a total of about 3.5 × 105 independent orbits, among which close to 15% correspond to fast-moving orbits on which planets cannot be detected without taking into account the orbital motion. We found only a single planet candidate that matches the C1 detection reported in Wagner et al. (2021, Nat. Commun., 12, 922). However, since this constitutes a re-analysis of the same data set, more observations will be necessary to confirm that C1 is indeed a planet and not a disk or other data artifact. Despite the significant amount of time spent on this target, the orbit of this candidate remains poorly constrained due to these observations being closely distributed across 34 days. We argue that future single-target deep surveys would benefit from a K-Stacker based strategy, where the observations would be split over a significant part of the expected orbital period to better constrain the orbital parameters. Conclusions. This application of K-Stacker to high-contrast imaging data in the mid-infrared demonstrates the capability of this algorithm in aiding the search for Earth-like planets in the habitable zone of the nearest stars with future instruments of the E-ELT, such as METIS.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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