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Enregistrement W4206462529 · doi:10.5194/epsc2021-671

Longitudinally Resolved Phase-curve Retrievals of WASP-43b

2021· preprint· en· W4206462529 sur OpenAlexaff
Patricio E. Cubillos, Dylan Keating, Nicolas B. Cowan, Johanna M. Vos, Ben Burningham, Marie Ygouf, Theodora Karalidi, Yifan Zhou, Eileen C. Gonzales

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpectral linePhysicsExoplanetPhase (matter)AstrophysicsRange (aeronautics)PlanetAstronomyMaterials scienceQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Thermal phase variations of exoplanets are a patent testimony of their multidimensional nature: day-to-night temperature contrasts range from hundreds to thousands of degrees. Nonetheless, the spectra of these planets have typically been fit using 1D retrieval codes that only account for vertical temperature gradients. Recent multi-dimensional retrieval schemes are generally based on linear combinations of 1D models, which are more liable to degeneracies and more computationally demanding. Here we present an alternative: phase-dependent spectral observations are inverted to produce longitudinally resolved spectra that can then be fitted using standard 1D spectral retrieval codes. We test this scheme on the phase-resolved spectra of WASP-43b and on simulated JWST observations using the open-source Pyrat Bay retrieval framework. We show that 1D spectral retrievals on longitudinally resolved spectra are more accurate than applying 1D spectral retrieval codes to disk-integrated emission spectra, highlighting the impact of longitudinal variations in composition in addition to temperature. In particular, we find that JWST phase measurements of WASP-43b should be treated with longitudinally resolved spectral retrieval.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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