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Enregistrement W4393573196 · doi:10.5281/zenodo.7392204

Products and Models for "Early Release Science of the Exoplanet WASP-39b with JWST NIRISS"

2022· dataset· en· W4393573196 sur OpenAlexaff
Adina D. Feinstein, Michael Radica, Luis Welbanks, C. A. Murray, Kazumasa Ohno, Louis-Philippe Coulombe, Néstor Espinoza, Michael Line, Zafar Rustamkulov, Arianna Saba, Angelos Tsiaras, Jacob L. Bean, Johanna Teske, Björn Benneke

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typedataset
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExoplanetEnvironmental sciencePhysicsPlanetAstrophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Associated Publication: https://www.nature.com/articles/s41586-022-05674-1 Transmission spectroscopy provides insight into the atmospheric properties and consequently the formation history, physics, and chemistry of transiting exoplanets. However, obtaining precise inferences of atmospheric properties from transmission spectra requires simultaneously measuring the strength and shape of multiple spectral absorption features from a wide range of chemical species. This has been challenging given the precision and wavelength coverage of previous observatories. Here, we present the transmission spectrum of the Saturn-mass exoplanet WASP-39b obtained using the SOSS mode of the NIRISS instrument on the JWST. This spectrum spans 0.6−2.8μm in wavelength and reveals multiple water absorption bands, the potassium resonance doublet, as well as signatures of clouds. The precision and broad wavelength coverage of NIRISS-SOSS allows us to break model degeneracies between cloud properties and the atmospheric composition of WASP-39b, favoring a heavy element enhancement ("metallicity") of ∼10−30× the solar value, a sub-solar carbon-to-oxygen (C/O) ratio, and a solar-to-super-solar potassium-to-oxygen (K/O) ratio. The observations are best explained by wavelength-dependent, non-gray clouds with inhomogeneous coverage of the planet's terminator.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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