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Enregistrement W4417226300 · doi:10.3847/1538-4357/ae10ac

Testing the Origin of Hot Jupiters with Atmospheric Surveys

2025· article· en· W4417226300 sur OpenAlexaff
Lina D’Aoust, Ben Coull-Neveu, Eve J. Lee, Nicolas B. Cowan

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Clinical Research InstituteUniversity of VictoriaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHot JupiterPlanetesimalPlanetExoplanetPopulationContext (archaeology)Accretion (finance)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In spite of their long detection history, the origin of hot Jupiters remains to be resolved. While dynamical evidence suggests high-eccentricity migration is most likely, conflicts remain when considering hot Jupiters as a population in the context of warm and cold Jupiters. Here, we turn to atmospheric signatures as an alternative means to test the origin theory of hot Jupiters, focusing on population level trends that arise from post-formation pollution, motivated by the upcoming Ariel space mission whose goal is to deliver a uniform sample of exoplanet atmospheric constraints. We experiment with post-formation pollution by planetesimal accretion, pebble accretion, and disk-induced migration and find that an observable signature of post-formation pollution is only possible under pebble accretion in metal-heavy disks. If most hot Jupiters arrive at their present orbit by high-eccentricity migration while warm Jupiters emerge largely in situ, we expect the atmospheric water abundance of hot Jupiters to be significantly elevated compared to warm Jupiters. We report on the detectability of such signatures and further provide suggestions for future comparative atmospheric characterization between hot Jupiters and wide-orbit directly imaged planets to elucidate the properties of the dust substructures in protoplanetary disks.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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