MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6929212740 · doi:10.48550/arxiv.2001.04304

Simulated mass measurements of the young planet K2-33b

2020· preprint· en· W6929212740 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueToxoplasma gondii Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlanetRadial velocitySIGNAL (programming language)Planetary massNoise (video)ExoplanetSuper-EarthWavelengthStellar rotation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we carry out simulations of radial velocity (RV) measurements of the mass of the 8-11 Myr Neptune-sized planet K2-33b using high-precision near infrared velocimeters like SPIRou at the Canada-France-Hawaii Telescope. We generate a RV curve containing a planet signature and a realistic stellar activity signal, computed for a central wavelength of 1.8 $μ$m and statistically compatible with the light-curve obtained with K2. The modelled activity signal includes the effect of time-evolving dark and bright surface features hosting a 2 kG radial magnetic field, resulting in a RV signal of semi-amplitude ~30 m/s. Assuming a 3-month visibility window, we build RV time-series including Gaussian white noise from which we retrieve the planet mass while filtering the stellar activity signal using Gaussian Process Regression. We find that 35/50 visits spread over 3 consecutive bright-time runs on K2-33 allow one to reliably detect planet RV signatures of respectively 10 and 5 m/s at precisions larger than 3 $σ$. We also show that 30 visits may end up being insufficient in some cases to provide a good coverage of the stellar rotation cycle, with the result that the planet signature can go undetected or the mass estimation be plagued by large errors.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,072 · 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuearXiv (Cornell University)Même sujetToxoplasma gondii Research StudiesTravaux en français237 207