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Enregistrement W2015545718 · doi:10.1088/0004-637x/791/1/55

WATER VAPOR IN THE SPECTRUM OF THE EXTRASOLAR PLANET HD 189733b. I. THE TRANSIT

2014· article· en· W2015545718 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensCanadian Institute for Theoretical AstrophysicsUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrismTransit (satellite)Wide Field Camera 3ExoplanetWater vaporPlanetUltravioletRayleigh scatteringHot Jupiter

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report near-infrared spectroscopy of the gas giant planet HD 189733b in transit. We used the Hubble Space Telescope Wide Field Camera 3 (HST WFC3) with its G141 grism covering 1.1 um to 1.7 um and spatially scanned the image across the detector at 2\arcsec$s^{-1}$. When smoothed to 75 nm bins, the local maxima of the transit depths in the 1.15 um and 1.4 um water vapor features respectively are 83+/-53 ppm and 200+/-47 ppm greater than the local minimum at 1.3 um. We compare the WFC3 spectrum with the composite transit spectrum of HD 189733b assembled by Pont et al. (2013), extending from 0.3 um to 24 um. Although the water vapor features in the WFC3 spectrum are compatible with the model of non-absorbing, Rayleigh-scattering dust in the planetary atmosphere (Pont et al. 2013), we also re-interpret the available data with a clear planetary atmosphere. In the latter interpretation, the slope of increasing transit depth with shorter wavelengths from the near infrared, through the visible and into the ultraviolet is caused by unocculted star spots, with a smaller contribution of Rayleigh scattering by molecular hydrogen in the planet's atmosphere. At relevant pressures along the terminator, our model planetary atmosphere's temperature is ~700 K, which is below the condensation temperatures of sodium- and potassium-bearing molecules, causing the broad wings of the spectral lines of Na I and K I at 0.589 um and 0.769 um to be weak.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,354

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations321
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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