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Enregistrement W6959383171 · doi:10.7488/era/2497

Detection and characterisation of young planetary-mass objects: novel techniques and optimised survey strategies

2022· other· en· W6959383171 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueERA · 2022
Typeother
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAgricultural Practices and Plant Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrown dwarfSerpensPhotometry (optics)ExoplanetPlanetStarsPopulationTelescope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Young, low-mass brown dwarfs can be similar in size and composition to young, giant exoplanets. Many exist without host stars and are uncontaminated by starlight, making them useful analogues for studying planets in solar systems. Increasing the population of well-studied brown dwarfs and exoplanets will improve our understanding of the underlying distribution of planets, and of which formation scenarios are viable. Young star-forming regions, such as Serpens and Taurus, are ideal targets when looking for populations of planetary-mass brown dwarfs, as they are relatively nearby, young and active in star formation. In this thesis, I present surveys, past and future, of nearby star-forming regions, conducted in the hope of finding new, very low-mass brown dwarf and planetary-mass members. I also focus on the characterisation of newly-identified individual objects, and of populations as a whole. I aim to demonstrate how custom-designed narrowband photometric filters can be incredibly effective at selecting brown dwarf members of young regions for spectroscopic follow-up. In Chapter 2, I present a survey of the Serpens star-forming region using the novel W-band technique. I obtain photometry using the Wide-field Infrared Camera (WIRCAM) on the Canada-France-Hawaii Telescope (CFHT), and the custom-designed W-band filter, which is centred on the 1.45 µm absorption feature present in brown dwarf atmospheres. I then describe a spectroscopic follow-up campaign, covering J−, H− and K−bands. Finally, I describe a subset of observations using the Hubble Space Telescope (HST), obtained to identify possible low-mass companions or binary components. Using this photometric, spectroscopic, and high-resolution imaging data, I identify five likely-members of Serpens Core and Serpens South, four of which are consistent with having spectral types of M5 or later. In Chapter 3, I describe a future direct imaging survey, optimised to detect young, giant planets using a custom filter and a target list informed by our current understanding of the underlying planet distribution. The survey will use the Near Infrared Camera System (NIX), a high-contrast imager, part of the Enhanced Resolution Imager and Spectrograph (ERIS) instrument that has recently been installed at the Very Large Telescope (VLT). I present the ‘spectral shape’ technique, which uses the custom-designed K−peak filter to efficiently identify promising targets for follow-up observations. I discuss possible targets for such a survey, and conclude that a nearby, young star-forming region is an ideal target to maximise the yield of planet and brown dwarf detections. Finally, in Chapter 4 I use an additional W-band data set to investigate the the form of the initial mass function (IMF) in the Taurus star-forming region, and the question of the possible environmental dependence of the IMF. I combine CFHT and Gaia photometry to isolate likely Taurus members from field contaminants. Using the isolated cluster population, I run multiple Monte Carlo Markov Chain simulations to assess the likely form of the IMF. I use different IMF functional forms (broken power law and log-normal) and Taurus star-formation histories, and find evidence for a spread of stellar ages in Taurus from 1–10 Myr. I also find that both functional forms provide a reasonable fit to the data (with a slight preference for the broken power law), and that the best-fit IMF parameters extracted are consistent with literature values for other clusters and the general Galactic population, supporting the theory of a universal IMF.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,188 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2022
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Résumé présentoui

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