On the Formation of Planets in the Milky Way’s Thick Disk
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».