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Enregistrement W2732435475 · doi:10.1051/0004-6361/201731139

Understanding stellar activity-induced radial velocity jitter using simultaneous <i>K2 </i>photometry and HARPS RV measurements

2017· article· en· W2732435475 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaDeutsche ForschungsgemeinschaftScience and Technology Facilities CouncilSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésSpectrographJitterStarsRadial velocityObservableStellar atmosphereQUIETPhotometry (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the best ways to improve our understanding of the stellar activity-induced signal in radial velocity (RV) measurements is through simultaneous high-precision photometric and RV observations. This is of prime importance to mitigate the RV signal induced by stellar activity and therefore unveil the presence of low-mass exoplanets. The K2 Campaign 7 and 8 fields of view were located in the southern hemisphere, and provided a unique opportunity to gather unprecedented simultaneous high-precision photometric observation with K2 and high-precision RV measurements with the HARPS spectrograph to study the relationship between photometric variability and RV jitter. We observed nine stars with different levels of activity, from quiet to very active. We first probed the presence of any meaningful relation between measured RV jitter and the simultaneous photometric variation, and also other activity indicators (such as BIS, FWHM, log R′HK, and F8) by evaluating the strength and significance of the monotonic correlation between RVs and each indicator. We found that for the case of very active stars, strong and significant correlations exist between almost all the observables and measured RVs; however, when we move towards lower activity levels the correlations become random, and we could not reach any conclusion regarding the tendency of correlations depending on the stellar activity level. Except for the F8 whose strong correlation with RV jitter persists over a wide range of stellar activity level, and thus our result suggests that F8 might be a powerful proxy for activity-induced RV jitter over a wide range of stellar activity. Moreover, we examine the capability of two state-of-the-art modeling techniques, namely the FF′ method and SOAP2.0, to accurately predict the RV jitter amplitude using the simultaneous photometric observation. We found that for the very active stars both techniques can predict the amplitude of the RV jitter reasonably well; however, at lower activity levels the FF′ method underpredicts the RV jitter amplitude.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,089
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,178 · 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

Citations35
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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