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Enregistrement W4405763679 · doi:10.3847/1538-4357/ad946c

Separating Super-puffs versus Hot Jupiters among Young Puffy Planets

2024· article· en· W4405763679 sur OpenAlexfundno aff
Amalia Karalis, Eve J. Lee, Daniel Thorngren

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-clésPhysicsHot JupiterPlanetAstrophysicsExoplanetAstrobiologyAstronomyPlanetary systemBrown dwarf

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Discoveries of close-in young puffy (R p ≳ 6 R ⊕) planets raise the question of whether they are bona fide hot Jupiters or puffed-up Neptunes, potentially placing constraints on the formation location and timescale of hot Jupiters. Obtaining mass measurements for these planets is challenging due to stellar activity and noisy spectra. Therefore, we aim to provide independent theoretical constraints on the masses of these young planets based on their radii, incident fluxes, and ages, benchmarking to the planets of age <1 Gyr detected by Kepler, K2, and the Transiting Exoplanet Survey Satellite. Through a combination of interior structure models, considerations of photoevaporative mass loss, and empirical mass–metallicity trends, we present the range of possible masses for 22 planets with an age of ∼10–900 Myr and radii of ∼6–16 R ⊕. We generally find that our mass estimates are in agreement with the measured masses and upper limits where applicable. There exist some outliers including super-puffs Kepler-51 b, c and V1298 Tau d, b, e, for which we outline their likely formation conditions. Our analyses demonstrate that most of the youngest planets (≲100 Myr) tend to be puffed-up, Neptune-mass planets, while the true hot Jupiters are typically found around stars aged at least a few hundred Myr, suggesting the dominant origin of hot Jupiters to be late-stage high-eccentricity migration.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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