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Enregistrement W3103520881

Detection of Fe I Emission in the Dayside Spectrum of WASP-33b

2020· article· en· W3103520881 sur OpenAlexaff
Stevanus K. Nugroho, Neale P. Gibson, Ernst de Mooij, M. Herman, Chris Watson, Hajime Kawahara, Stephanie R. Merritt

Notice bibliographique

RevueResearch Portal (Queen's University Belfast) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectrum (functional analysis)AstrophysicsPhysicsAstronomy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We analyze the high-resolution emission spectrum of WASP-33b taken using the High Dispersion Spectrograph ( R ≈ 165,000) on the 8.2 m Subaru telescope. The data cover λ ≈ 6170–8817 Å, divided over 30 spectral orders. The telluric and stellar lines are removed using a de-trending algorithm, S ys R em , before cross-correlating with planetary spectral templates. We calculate the templates assuming a 1D plane-parallel hydrostatic atmosphere including continuum opacity of bound–free H − and Rayleigh scattering by H 2 with a range of constant abundances of Fe i . Using a likelihood-mapping analysis, we detect an Fe i emission signature at 6.4 σ located at of 226.0 km s −1 and v sys of −3.2 km s −1 —consistent with the planet’s expected velocity in the literature. We also confirm the existence of a thermal inversion in the dayside of the planet, which is very likely to be caused by the presence of Fe i and previously detected TiO in the atmosphere. This makes WASP-33b one of the prime targets to study the relative contributions of both species to the energy budget of an ultra-hot Jupiter.

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)0,000
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 enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,633

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations51
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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