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Enregistrement W4313303692

Correlations between the stellar, planetary, and debris components of exoplanet systems observed by Herschel

2014· preprint· en· W4313303692 sur OpenAlexaff
J. P. Marshall, Amaya Moro‐Martín, C. Eiroa, Grant M. Kennedy, A. Mora, B. Sibthorpe, Jean‐François Lestrade, J. Maldonado, J. Sanz‐Forcada, M. C. Wyatt, Brenda C. Matthews, Jonathan Horner, B. Montesinos, G. Bryden, C. del Burgo, J. S. Greaves, R. J. Ivison, G. Meeus, G. Olofsson, G. L. Pilbratt, G. J. White

Notice bibliographique

RevueUniversity of Southern Queensland ePrints (University of Southern Queensland) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetAstrobiologyDebrisPlanetary systemAstronomyDebris diskPhysicsPlanetGeologyMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Stars form surrounded by gas-and dust-rich protoplanetary discs. Generally, these discs dissipate over a few (3-10) Myr, leaving a faint tenuous debris disc composed of second-generation dust produced by the attrition of larger bodies formed in the protoplanetary disc. Giant planets detected in radial velocity and transit surveys of main-sequence stars also form within the protoplanetary disc, whilst super-Earths now detectable may form once the gas has dissipated. Our own solar system, with its eight planets and two debris belts, is a prime example of an end state of this process. \nAims. The Herschel DEBRIS, DUNES, and GT programmes observed 37 exoplanet host stars within 25pc at 70, 100, and 160 μm with the sensitivity to detect far-infrared excess emission at flux density levels only an order of magnitude greater than that of the solar system's Edgeworth-Kuiper belt. Here we present an analysis of that sample, using it to more accurately determine the (possible) level of dust emission from these exoplanet host stars and thereafter determine the links between the various components of these exoplanetary systems through statistical analysis. \nMethods. We have fitted the flux densities measured from recent Herschel observations with a simple two parameter (Td, L IR/L) black-body model (or to the 3σ upper limits at 100 μm). From this uniform approach we calculated the fractional luminosity, radial extent and dust temperature. We then plotted the calculated dust luminosity or upper limits against the stellar properties, e.g. effective temperature, metallicity, and age, and identified correlations between these parameters. \nResults. A total of eleven debris discs are identified around the 37 stars in the sample. An incidence of ten cool debris discs around the Sun-like exoplanet host stars (29 ± 9%) is consistent with the detection rate found by DUNES (20.2 ± 2.0%). For the debris disc systems, the dust temperatures range from 20 to 80 K, and fractional luminosities (L IR/L) between 2.4 ×10-6 and 4.1 ×10 -4. In the case of non-detections, we calculated typical 3σ upper limits to the dust fractional luminosities of a few ×10 -6. Conclusions. We recover the previously identified correlation between stellar metallicity and hot-Jupiter planets in our data set. We find a correlation between the increased presence of dust, lower planet masses, and lower stellar metallicities. This confirms the recently identified correlation between cold debris discs and low-mass planets in the context of planet formation by core accretion.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,160 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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