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Enregistrement W6884503833 · doi:10.1051/0004-6361/201425487/pdf

Conditions for water ice lines and Mars-mass exomoons around accreting super-Jovian planets at 1

2015· article· en· W6884503833 sur OpenAlexafffund

Notice bibliographique

RevueSpringer Link (Chiba Institute of Technology) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster UniversityNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPlanetExoplanetPlanetary massHydrostatic equilibriumAccretion (finance)Planetary systemPlanetary migrationJupiter massIcy moonStars

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The first detection of a moon around an extrasolar planet (an “exomoon”) might be feasible with NASA’s Kepler or ESA’s upcoming PLATO space telescopes or with the future ground-based European Extremely Large Telescope. To guide observers and to use observational resources most efficiently, we need to know where the largest, most easily detected moons can form. Aims. We explore the possibility of large exomoons by following the movement of water (H2O) ice lines in the accretion disks around young super-Jovian planets. We want to know how the different heating sources in those disks affect the location of the H2O ice lines as a function of stellar and planetary distance. Methods. We simulate 2D rotationally symmetric accretion disks in hydrostatic equilibrium around super-Jovian exoplanets. The energy terms in our semi-analytical framework – (1) viscous heating; (2) planetary illumination; (3) accretional heating of the disk; and (4) stellar illumination – are fed by precomputed planet evolution models. We consider accreting planets with final masses between 1 and 12 Jupiter masses at distances between 1 and 20 AU to a solar type star. Results. Accretion disks around Jupiter-mass planets closer than about 4.5 AU to Sun-like stars do not feature H2O ice lines, whereas the most massive super-Jovians can form icy satellites as close as 3 AU to Sun-like stars. We derive an empirical formula for the total moon mass as a function of planetary mass and stellar distance and predict that super-Jovian planets forming beyond about 5 AU can host Mars-mass moons. Planetary illumination is the major heat source in the final stages of accretion around Jupiter-mass planets, whereas disks around the most massive super-Jovians are similarly heated by planetary illumination and viscous heating. This indicates a transition towards circumstellar accretion disks, where viscous heating dominates in the stellar vicinity. We also study a broad range of circumplanetary disk parameters for planets at 5.2 AU and find that the H2O ice lines are universally between about 15 and 30 Jupiter radii in the final stages of accretion when the last generation of moons is supposed to form. Conclusions. If the abundant population of super-Jovian planets around 1 AU formed in situ, then these planets should lack the previously predicted population of giant icy moons, because those planets’ disks did not host H2O ice in the final stages of accretion. But in the more likely case that these planets migrated to their current locations from beyond about 3 to 4.5 AU they might be orbited by large, water-rich moons. In this case, Mars-mass ocean moons might be common in the stellar habitable zones. Future exomoon detections and non-detections can provide powerful constraints on the formation and migration history of giant exoplanets.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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