VaTEST. II. Statistical Validation of 11 TESS-detected Exoplanets Orbiting K-type Stars
Notice bibliographique
Résumé
Abstract NASA’s Transiting Exoplanet Survey Satellite (TESS) is an all-sky survey mission designed to find transiting exoplanets orbiting nearby bright stars. It has identified more than 329 transiting exoplanets, and almost 6000 candidates remain unvalidated. In this manuscript, we discuss the findings from the ongoing Validation of Transiting Exoplanets using Statistical Tools (VaTEST) project, which aims to validate new exoplanets for further characterization. We validated 11 new exoplanets by examining the light curves of 24 candidates using the LATTE and TESS-Plot tools and computing the false-positive probabilities using the statistical validation tool TRICERATOPS . These include planets suitable for atmospheric characterization using transmission spectroscopy (TOI-2194b), emission spectroscopy (TOI-3082b and TOI-5704b) and for both transmission and emission spectroscopy (TOI-672b, TOI-1694b, and TOI-2443b). Our validated planets have one super-Earth (TOI-2194b) orbiting a bright ( V = 8.42 mag), metal-poor ([Fe/H] = −0.3720 ± 0.1) star, and one short-period Neptune-like planet (TOI-5704) in the hot-Neptune desert. In total, we validated one super-Earth, seven sub-Neptunes, one Neptune-like, and two sub-Saturn or super-Neptune-like exoplanets. Additionally, we identify five likely planet candidates (TOI-323, TOI-1180, TOI-2200, TOI-2408, and TOI-3913), which can be further studied to establish their planetary nature.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».