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Enregistrement W4404732482 · doi:10.3847/1538-4357/ad83d5

Impacting Atmospheres: How Late-stage Pollution Alters Exoplanet Composition

2024· article· en· W4404732482 sur OpenAlexfundno aff
Emilia Vlahos, Yayaati Chachan, Vincent Savignac, Eve J. Lee

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExoplanetPhysicsAstrobiologyAtmospheric compositionPollutionStage (stratigraphy)Light pollutionAstronomyAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesPlanetMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The atmospheric composition of exoplanets is often considered as a probe of the planet’s formation conditions. How exactly the initial chemical memory may be altered from the birth to the final state of the planet, however, remains unknown. Here, we develop a simple model of pollution of planetary atmosphere by the vaporization of infalling planetesimals of varying sizes and composition (SiO2 inside 1 au and H2O outside 1 au), following their trajectory and thermal evolution through the upper advective and radiative layers of a sub-Neptune-class planet during the late stage of disk evolution. We vary the rate of pollution by changing the solid content of the disk and by dialing the level of disk gas depletion, which in turn determines the rate of planetary migration. We find that pollution by silicate grains will always be limited by the saturation limit set by the thermal state of the atmosphere. By contrast, pollution by water ice can lead to ∼2–4 orders of magnitude variation in the atmospheric water mass fraction depending on the solid and gas content of the disk. Both cases suggest that post-formation pollution can erase the initial compositional memory of formation. Post-formation pollution can potentially transform sub-Neptunes with H/He-dominated envelopes that initially formed beyond the ice line to water worlds (i.e., with a water-enriched envelope) when the disk gas is depleted by ≳2 orders of magnitude, allowing gentle migration. We additionally discuss the expected C/O ratio profile under pollution by water and refractory carbon species.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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