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Enregistrement W2071568436 · doi:10.1088/0004-637x/802/1/28

NEAR-INFRARED THERMAL EMISSION DETECTIONS OF A NUMBER OF HOT JUPITERS AND THE SYSTEMATICS OF GROUND-BASED NEAR-INFRARED PHOTOMETRY

2015· article· en· W2071568436 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensYork UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésHot JupiterPhotometry (optics)EclipseAsteroidLight curveGas giantEphemerisThermal emission

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present detections of the near-infrared thermal emission of three hot Jupiters and one brown dwarf using the Wide-field Infrared Camera (WIRCam) on the Canada–France–Hawaii Telescope (CFHT). These include Ks -band secondary eclipse detections of the hot Jupiters WASP-3b and Qatar-1b and the brown dwarf KELT-1b. We also report Y -band, K CONT -band, and two new and one reanalyzed Ks -band detections of the thermal emission of the hot Jupiter WASP-12b. We present a new reduction pipeline for CFHT/WIRCam data, which is optimized for high precision photometry. We also describe novel techniques for constraining systematic errors in ground-based near-infrared photometry, so as to return reliable secondary eclipse depths and uncertainties. We discuss the noise properties of our ground-based photometry for wavelengths spanning the near-infrared (the YJHK bands), for faint and bright stars, and for the same object on several occasions. For the hot Jupiters WASP-3b and WASP-12b we demonstrate the repeatability of our eclipse depth measurements in the Ks band; we therefore place stringent limits on the systematics of ground-based, near-infrared photometry, and also rule out violent weather changes in the deep, high pressure atmospheres of these two hot Jupiters at the epochs of our observations.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations70
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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