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Enregistrement W4377983776 · doi:10.1093/mnras/stad1547

Awesome SOSS: atmospheric characterization of WASP-96 b using the JWST early release observations

2023· article· en· W4377983776 sur OpenAlexafffund
Jake Taylor, Michael Radica, Luis Welbanks, Ryan J. MacDonald, Jasmina Blecic, Maria Zamyatina, Alexander Roth, Jacob L. Bean, Vivien Parmentier, Louis-Philippe Coulombe, Adina D. Feinstein, Néstor Espinoza, Björn Benneke, David Lafreniére, René Doyon, Eva-Maria Ahrer

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesScience and Technology Facilities CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésExoplanetPhysicsAtmosphere (unit)PlanetJames Webb Space TelescopeSpectral resolutionAstrobiologyNeptuneAstrophysicsAstronomySpectral lineMeteorologyGalaxy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The newly operational JWST offers the potential to study the atmospheres of distant worlds with precision that has not been achieved before. One of the first exoplanets observed by JWST in the summer of 2022 was WASP-96 b, a hot Saturn orbiting a G8 star. As a part of the Early Release Observations programme, one transit of WASP-96 b was observed with NIRISS/SOSS to capture its transmission spectrum from 0.6 to 2.85 μm. In this work, we utilize four retrieval frameworks to report precise and robust measurements of WASP-96 b’s atmospheric composition. We constrain the logarithmic volume mixing ratios of multiple chemical species in its atmosphere, including: H2O = $-3.59 ^{+ 0.35 }_{- 0.35 }$, CO2 = $-4.38 ^{+ 0.47 }_{- 0.57 }$, and K = $-8.04 ^{+ 1.22 }_{- 1.71 }$, thus generally consistent with 1× solar (with the exception of CO2). Notably, our results offer a first abundance constraint on potassium in WASP-96 b’s atmosphere and important inferences on carbon-bearing species such as CO2 and CO. Our short wavelength NIRISS/SOSS data are best explained by the presence of an enhanced Rayleigh scattering slope, despite previous inferences of a clear atmosphere – although we find no evidence for a grey cloud deck. Finally, we explore the data resolution required to appropriately interpret observations using NIRISS/SOSS. We find that our inferences are robust against different binning schemes. That is, from low R = 125 to the native resolution of the instrument, the bulk atmospheric properties of the planet are consistent. Our systematic analysis of these exquisite observations demonstrates the power of NIRISS/SOSS to detect and constrain multiple molecular and atomic species in the atmospheres of hot giant 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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations53
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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