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Enregistrement W3209166107 · doi:10.1093/mnras/stab3199

Hiding in plain sight: observing planet-starspot crossings with the <i>James Webb Space Telescope</i>

2021· article· en· W3209166107 sur OpenAlexfundno aff
G. Bruno, Nikole K. Lewis, Jeff A. Valenti, I. Pagano, Tom J. Wilson, Everett Schlawin, Joshua D. Lothringer, A. F. Lanza, Jonathan Fraine, G. Scandariato, G. Micela, Gianluca Cracchiolo

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsMinisterio de Economía y Competitividad
Mots-clésStarspotPhysicsExoplanetAstronomyPlanetSpitzer Space TelescopeAstrophysicsStarsTelescopeOptical telescope

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Transiting exoplanets orbiting active stars frequently occult starspots and faculae on the visible stellar disc. Such occultations are often rejected from spectrophotometric transits, as it is assumed they do not contain relevant information for the study of exoplanet atmospheres. However, they can provide useful constraints to retrieve the temperature of active features and their effect on transmission spectra. We analyse the capabilities of the James Webb Space Telescope in the determination of the spectra of occulted starspots, despite its lack of optical wavelength instruments on board. Focusing on K and M spectral types, we simulate starspots with different temperatures and in different locations of the stellar disc, and find that starspot temperatures can be determined to within a few hundred kelvins using NIRSpec/Prism and the proposed NIRCam/F150W2+F322W2’s broad wavelength capabilities. Our results are particularly promising in the case of K and M dwarfs of mag$_K \lesssim 12.5$ with large temperature contrasts.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,091

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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