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Enregistrement W4381613380 · doi:10.1051/0004-6361/202346211

Cold Jupiters and improved masses in 38 Kepler and K2 small planet systems from 3661 HARPS-N radial velocities

2023· article· en· W4381613380 sur OpenAlexfundno aff
A. S. Bonomo, X. Dumusque, A. Massa, Annelies Mortier, R. Bongiolatti, L. Malavolta, A. Sozzetti, Lars A. Buchhave, M. Damasso, R. D. Haywood, Alessandro Morbidelli, David W. Latham, E. Molinari, F. Pepe, E. Poretti, S. Udry, L. Affer, W. Boschin, D. Charbonneau, R. Cosentino, M. Cretignier, A. Ghedina, Elena Lega, Mercedes López‐Morales, Marco Margini, A. F. Martínez Fiorenzano, M. Mayor, G. Micela, M. Pedani, M. Pinamonti, Ken Rice, Dimitar Sasselov, R. Tronsgaard, Andrew Vanderburg

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilScience Mission DirectorateSmithsonian Astrophysical ObservatoryUniversité de GenèveSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungQueen's UniversityEuropean CommissionUniversity of St AndrewsScottish Universities Physics AllianceQueen's University BelfastNational Science FoundationEuropean Space AgencyNational Aeronautics and Space AdministrationSmithsonian Institution
Mots-clésPhysicsPlanetAstrophysicsAstronomyRadial velocityPlanetary systemAstrobiologyKeplerStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The exoplanet population characterized by relatively short orbital periods ( P < 100 d) around solar-type stars is dominated by super-Earths and sub-Neptunes. However, these planets are missing in our Solar System and the reason behind this absence is still unknown. Two theoretical scenarios invoke the role of Jupiter as the possible culprit: Jupiter may have acted as a dynamical barrier to the inward migration of sub-Neptunes from beyond the water iceline; alternatively, Jupiter may have considerably reduced the inward flux of material (pebbles) required to form super-Earths inside that iceline. Both scenarios predict an anti-correlation between the presence of small planets and that of cold Jupiters in exoplanetary systems. To test that prediction, we homogeneously analyzed the radial-velocity measurements of 38 Kepler and K2 transiting small planet systems gathered over nearly ten years with the HARPS-N spectrograph, as well as publicly available radial velocities collected with other facilities. We used Bayesian differential evolution Markov chain Monte Carlo techniques, which in some cases were coupled with Gaussian process regression to model non-stationary variations due to stellar magnetic activity phenomena. We detected five cold Jupiters in three systems: two in Kepler-68, two in Kepler-454, and a very eccentric one in K2-312. We also found linear trends caused by bound companions in Kepler-93, Kepler-454, and K2-12, with slopes that are still compatible with a planetary mass for outer bodies in the Kepler-454 and K2-12 systems. By using binomial statistics and accounting for the survey completeness, we derived an occurrence rate of 9.3 −2.9 +7.7 % for cold Jupiters with 0.3–13 M Jup and 1–10 AU, which is lower but still compatible at 1.3 σ with the value measured from radial-velocity surveys for solar-type stars, regardless of the presence or absence of small planets. The sample is not large enough to draw a firm conclusion about the predicted anti-correlation between small planets and cold Jupiters; nevertheless, we found no evidence of previous claims of an excess of cold Jupiters in small planet systems. As an important byproduct of our analyses, we homogeneously determined the masses of 64 Kepler and K2 small planets, reaching a precision better than 5, 7.5, and 10 σ for 25, 13, and 8 planets, respectively. Finally, we release the 3661 HARPS-N radial velocities used in this work to the scientific community. These radial-velocity measurements mainly benefit from an improved data reduction software that corrects for subtle prior systematic effects.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations103
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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