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Enregistrement W4304182909 · doi:10.1051/0004-6361/202243956

Exoplanet weather and climate regimes with clouds and thermal ionospheres

2022· article· en· W4304182909 sur OpenAlexfundno aff
Ch. Helling, Dominic Samra, David Lewis, Robb Calder, Georgina Hirst, P. Woitke, Robin Baeyens, L. Carone, Oliver Herbort, K. L. Chubb

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeKU LeuvenLaidlaw FoundationRoyal SocietyUniversity of St AndrewsScience and Technology Facilities CouncilEuropean Commission
Mots-clésExoplanetPhysicsPlanetGas giantAstrophysicsContext (archaeology)AstronomyAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Gaseous exoplanets are the targets that enable us to explore fundamentally our understanding of planetary physics and chemistry. With observational efforts moving from the discovery into the characterisation mode, systematic campaigns that cover large ranges of global stellar and planetary parameters will be needed to disentangle the diversity of exoplanets and their atmospheres that all are affected by their formation and evolutionary paths. Ideally, the spectral range includes the high-energy (ionisation) and the low-energy (phase-transitions) processes as they carry complementary information of the same object. Aims. We aim to uncover cloud formation trends and globally changing chemical regimes into which gas-giant exoplanets may fall due to the host star’s effect on the thermodynamic structure of their atmospheres. We aim to examine the emergence of an ionosphere as indicator for potentially asymmetric magnetic field effects on these atmospheres. We aim to provide input for exoplanet missions such as JWST, PLATO, and Ariel, as well as potential UV missions ARAGO, PolStar, or POLLUX on LUVOIR. Methods. Pre-calculated 3D GCMs for M, K, G, F host stars are the input for our kinetic cloud model for the formation of nucleation seeds, the growth to macroscopic cloud particles and their evaporation, gravitational settling, element conservation and gas chemistry. Results. Gaseous exoplanets fall broadly into three classes: i) cool planets with homogeneous cloud coverage, ii) intermediate temperature planets with asymmetric dayside cloud coverage, and iii) ultra-hot planets without clouds on the dayside. In class ii), the dayside cloud patterns are shaped by the wind flow and irradiation. Surface gravity and planetary rotation have little effect. For a given effective temperature, planets around K dwarfs are rotating faster compared to G dwarfs leading to larger cloud inhomogeneities in the fast rotating case. Extended atmosphere profiles suggest the formation of mineral haze in form of metal-oxide clusters (e.g. (TiO 2 ) N ). Conclusions. The dayside cloud coverage is the tell-tale sign for the different planetary regimes and their resulting weather and climate appearance. Class (i) is representative of planets with a very homogeneous cloud particle size and material compositions across the globe (e.g., HATS-6b, NGTS-1b), classes (ii, e.g., WASP-43b, HD 209458b) and (iii, e.g., WASP-121b, WP 0137b) have a large day-night divergence of the cloud properties. The C/O ratio is, hence, homogeneously affected in class (i), but asymmetrically in class (ii) and (iii). The atmospheres of class (i) and (ii) planets are little affected by thermal ionisation, but class (iii) planets exhibit a deep ionosphere on the dayside. Magnetic coupling will therefore affect different planets differently and will be more efficient on the more extended, cloud-free dayside. How the ionosphere connects atmospheric mass loss at the top of the atmosphere with deep atmospheric layers need to be investigated to coherently interpret high resolution observations of ultra-hot planets.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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