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Enregistrement W4393212541 · doi:10.3847/1538-3881/ad5441

Helium in Exoplanet Exospheres: Orbital and Stellar Influences

2024· preprint· en· W4393212541 sur OpenAlexaff
Vigneshwaran Krishnamurthy, Nicolas B. Cowan

Notice bibliographique

RevueThe Astronomical Journal · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetPhysicsAstronomyAstrobiologyAstrophysicsPlanet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Searches for helium in the exospheres of exoplanets via the metastable near-infrared triplet have yielded 17 detections and 40 nondetections. We performed a comprehensive reanalysis of published studies to investigate the influence of stellar X-ray and extreme-ultraviolet (XUV) flux and orbital parameters on the detectability of helium in exoplanetary atmospheres. We identified a distinct “orbital sweet spot” for helium detection, 0.03 to 0.08 au from the host star, where the majority of detections occurred. This sweet spot is influenced by the stellar luminosity and planet size. Notably, a lower ratio of XUV flux to mid-UV flux is preferred for planets compared to nondetections. We also found that helium detections occur for planets around stars with effective temperatures of 4400–6500 K (i.e., spectral type K and G stars), with a sharp gap between 5400 and 6000 K, where no detections occur. We also report an upper-limit efficiency of 6% for energy-limited atmospheric escape from our analysis. Additionally, our analysis of the cumulative XUV flux versus escape velocity shows planets with helium detections above the “cosmic shoreline,” where atmospheres are not thought to be present, suggesting the shoreline needs revision. The unexpected trends revealed in our meta-analysis can contribute to a better understanding of star–planet interaction and exosphere evolution.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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