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Enregistrement W4312186133 · doi:10.3847/1538-4357/ac9c66

Creating the Radius Gap without Mass Loss

2022· article· en· W4312186133 sur OpenAlexafffund
Eve J. Lee, Amalia Karalis, Daniel Thorngren

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstrophysics and Star Formation Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésRADIUSPhysicsPopulationAccretion (finance)AstrophysicsAlgorithmComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The observed exoplanet population features a gap in the radius distribution that separates the smaller super-Earths (≲1.7 Earth radii) from the larger sub-Neptunes (∼1.7–4 Earth radii). While mass-loss theories can explain many of the observed features of this radius valley, it is difficult to reconcile them with the potentially rising population of terrestrials beyond orbital periods of ∼30 days. We investigate the ability of gas accretion during the gas-poor phase of disk evolution to reproduce both the location of the observed radius gap and the existence of long-period terrestrial planets. Updating the analytic scaling relations of gas accretion rate accounting for the shrinking of the bound radius by hydrodynamic effects and deriving a more realistic disk temperature profile, we find that the late-stage gas accretion alone is able to carve out the observed radius gap, with slopes R gap ∝ P −0.096 and R gap ∝ M ⋆ 0.15 for top-heavy; and R gap ∝ P −0.089 and R gap ∝ M ⋆ 0.22 for bottom-heavy core mass distributions, in good agreement with observations. The general morphology of the primordial radius gap is stable against a range of disk gas density and disk accretion rate with the latter affecting mostly the population of large planets (≳3–4 R ⊕). The peaks and valleys in the radius distribution were likely set in place primordially while post-formation mass loss further tunes the exoplanetary population. We provide potential observational tests that may be possible with TESS, PLATO, and Roman Space Telescope.

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)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations60
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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