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Enregistrement W2329129041 · doi:10.3847/0004-637x/821/1/9

THE ATMOSPHERIC CIRCULATION OF A NINE-HOT-JUPITER SAMPLE: PROBING CIRCULATION AND CHEMISTRY OVER A WIDE PHASE SPACE

2016· article· en· W2329129041 sur OpenAlexaboutno aff
Tiffany Kataria, David K. Sing, Nikole K. Lewis, Channon Visscher, Adam P. Showman, Jonathan J. Fortney, Mark S. Marley

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities Council
Mots-clésHot JupiterPlanetAstrophysicsPhysicsExoplanetAtmospheric sciences

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We present results from an atmospheric circulation study of nine hot Jupiters that compose a large transmission spectral survey using the Hubble and Spitzer Space Telescopes . These observations exhibit a range of spectral behavior over optical and infrared wavelengths, suggesting diverse cloud and haze properties in their atmospheres. By utilizing the specific system parameters for each planet, we naturally probe a wide phase space in planet radius, gravity, orbital period, and equilibrium temperature. First, we show that our model “grid” recovers trends shown in traditional parametric studies of hot Jupiters, particularly equatorial superrotation and increased day–night temperature contrast with increasing equilibrium temperature. We show how spatial temperature variations, particularly between the dayside and nightside and west and east terminators, can vary by hundreds of kelvin, which could imply large variations in Na, K, CO and CH 4 abundances in those regions. These chemical variations can be large enough to be observed in transmission with high-resolution spectrographs, such as ESPRESSO on VLT, METIS on the E-ELT, or MIRI and NIRSpec aboard JWST . We also compare theoretical emission spectra generated from our models to available Spitzer eclipse depths for each planet and find that the outputs from our solar-metallicity, cloud-free models generally provide a good match to many of the data sets, even without additional model tuning. Although these models are cloud-free, we can use their results to understand the chemistry and dynamics that drive cloud formation in their atmospheres.

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)0,000
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations183
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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