Exploring the stellar surface phenomena of WASP-52 and HAT-P-30 with ESPRESSO
Notice bibliographique
Résumé
We analyse spectroscopic and photometric transits of the hot Jupiters WASP-52 b and HAT-P30 b obtained with ESPRESSO, Eulercam and NGTS for both targets, and additional TESS data for HAT-P-30. Our goal is to update the system parameters and refine our knowledge of the host star surfaces. For WASP-52, the companion planet has occulted starspots in the past, and as such our aim was to use the reloaded Rossiter-McLaughlin technique to directly probe its starspot properties. Unfortunately, we find no evidence for starspot occultations in the datasets herein. Additionally, we searched for stellar surface differential rotation (DR) and any centre-to-limb variation (CLV) due to convection, but return a null detection of both. This is unsurprising for WASP-52, given its relatively cool temperature, high magnetic activity (which leads to lower CLV), and projected obliquity near 0° (meaning the transit chord is less likely to cross several stellar latitudes). For HAT-P-30, this result was more surprising given its hotter effective temperature, lower magnetic field, and high projected obliquity (near 70°). To explore the reasons behind the null DR and CLV detection for HAT-P-30, we simulated a variety of scenarios. We find that either the CLV present on HAT-P-30 is below the solar level or the presence of DR prevents a CLV detection given the precision of the data herein. A careful treatment of both DR and CLV is required, especially for systems with high impact factors, due to potential degeneracies between the two. Future observations and/or a sophisticated treatment of the red noise present in the data (likely due to granulation) is required to refine the DR and CLV for these particular systems; such observations would also present another opportunity to try to examine starspots on WASP-52.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».