MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4406696544 · doi:10.3847/1538-4357/ad9aa1

On the Formation of Planets in the Milky Way’s Thick Disk

2025· article· en· W4406696544 sur OpenAlexfundno aff
Tim Hallatt, Eve J. Lee

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPhysicsMilky WayPlanetAstronomyAstrobiologyAstrophysicsExoplanetStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Exoplanet demographic surveys have revealed that close-in (≲1 au) small planets orbiting stars in the Milky Way’s thick disk are ∼50% less abundant than those orbiting stars in the Galactic thin disk. One key difference between the two stellar populations is the time at which they emerged: thick-disk stars are the likely product of cosmic noon (redshift z ∼ 2), an era characterized by high star formation rate, massive and dense molecular clouds, and strong supersonic turbulence. Solving for the background radiation field in these early star-forming regions, we demonstrate that protoplanetary disks at cosmic noon experienced radiation fields up to ∼7 orders of magnitude more intense than in solar neighborhood conditions. Coupling the radiation field to a one-dimensional protoplanetary disk evolution model, we find that external UV photoevaporation destroys protoplanetary disks in just ∼0.2–0.5 Myr, limiting the timescale over which planets can assemble. Disk temperatures exceed the sublimation temperatures of common volatile species for ≳Myr timescales, predicting more spatial homogeneity in gas chemical composition. Our calculations imply that the deficit in planet occurrence around thick-disk stars should be even more pronounced for giant planets, particularly those at wide orbital separations, predicting a higher rocky-to-giant planet ratio in the Galactic thick disk versus thin disk.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations12
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Astrophysical Journal→Même sujetStellar, planetary, and galactic studies→Travaux en français237 207→