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Enregistrement W4412122628 · doi:10.5194/epsc-dps2025-1132

The Luminosity Function Of Ultra-Faint Trans-Neptunian Objects Detected By James Webb Space Telescope

2025· preprint· en· W4412122628 sur OpenAlexaff
Marielle R. Eduardo, Anastasia Morgan, Wesley C. Fraser, David E. Trilling, G. M. Bernstein, Matthew J. Holman, John Stansberry, B. Hilbert, W. M. Grundy, Kevin J. Napier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensHerzberg Institute of Astrophysics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrans-Neptunian objectLuminosity functionPhysicsLuminosityJames Webb Space TelescopeSpace (punctuation)AstronomyFunction (biology)TelescopeSpitzer Space TelescopeAstrophysicsAstrobiologyPhilosophyAsteroidGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Trans-Neptunian Objects (TNOs), which are the small bodies beyond the orbit of Neptune, are regarded to be the most primitive members of the Solar System, and as such, provides valuable insights into both history and the current state of the outer Solar System.Their size distribution (SD), which can be inferred from their observed magnitude distributions, has remained relatively unaltered since the formation of the Solar System. This physical property is crucial for testing theoretical models of planet formation because it reflects the outcomes of accretion, collisional processes, and dynamical evolution over the history of the Solar System [1]. Therefore, comparing the observed size distribution with those predicted by models helps to constrain the proposed physical processes and underlying initial conditions that shaped the current Solar System. However, the relative faintness and distance of TNOs limits ground-based searches to only about m(r)~27 magnitude [2], while the lack of observations on the SD of TNOs smaller than m(r)~28 (D~20km) leaves theoretical models poorly constrained [3,4].Using images obtained from our JWST Cycle 1 program #1568 we searched for ultra-faint TNOs to further constrain planet formation models. With this program’s NIRCam images, and simultaneous HST imaging, we detect and characterize TNOs as faint as m(r)~29.8 mag and as small as ~7 km (assuming 15% albedo) in diameter to explore never-before probed regions of the TNO size distribution. This is by far the deepest Solar System survey to date, with at least a visible magnitude deeper than the landmark survey by Bernstein et al. (2004) that used the Hubble Space Telescope (HST). Program #1568 is a 3-epoch pencil beam sky survey conducted using NIRCam filters with effective wavelengths of ~1.5µm (F150W2) and 3.2µm (F322W2), centered on a region of the sky near 13h RA, -10° Dec. The observations are near the ecliptic plane, where the sky density of cold classical TNOs is maximal. The observations were taken from Jan 24 - Feb 4, 2023, at solar elongation of ~100 degrees, where the TNOs are near their turnaround points and are least likely to move off of the NIRCAM field of view. Figure 1 shows the observation layout of this program. A deep combined background image is subtracted from individual exposures, which are then digitally tracked and stacked at different rates of motion to search for TNOs.The probability with which a TNO will be detected as a good track during a single epoch, whether it falls on a detector during both dithers, is quantified using the implanted artificial moving objects. It is well fit by the functional form , with the bright-end efficiency p0=0.96, the magnitude of half that efficiency at m0=28.92 (F150W2), and transition width w = 0.61 mag (see Figure 2).We present our preliminary set of candidate sources detected with a total SNR of 15. By constraining their orbital parameters, we measure the faint end of the luminosity function for both the dynamically cold and hot components, and present their implications to the TNO SD down to diameters of 7 km. In future work, we will conduct a detailed analysis to determine which functional form of the size distribution best characterizes the observed population. This will offer deeper insights into the physical mechanisms governing the formation and evolution of the cold and hot populations, as well as the Kuiper Belt as a whole. Figures:Figure 1. Observation footprints of the survey, consisting of 10×2 mosaic tiles. Each tile was observed with eight short-wavelength detectors (small squares with a 64″×64″ FOV) and two long-wavelength detectors, each equivalent in size to four short-wavelength detectors, covering 129″ × 129″. Two exposures were taken at each of the 20 mosaic tiles. Each of the two exposures consisted of three 215s integrations, and were acquired at dither positions

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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