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Enregistrement W4394035861 · doi:10.5281/zenodo.7388032

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

2022· dataset· en· W4394035861 sur OpenAlexaff
Zafar Rustamkulov, David K. Sing, Sagnick Mukherjee, Erin May, James Kirk, Everett Schlawin, Michael Line, Caroline Piaulet, Aarynn L. Carter, Natasha E. Batalha, Jayesh Goyal

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-clésExoplanetPrismPhysicsAstrophysicsPlanetOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Associated publication: https://www.nature.com/articles/s41586-022-05677-y OVERVIEW: Transmission spectroscopy of exoplanets has revealed signatures of water vapor, aerosols, and alkali metals in a few dozen exoplanet atmospheres. However, these previous inferences with the Hubble and Spitzer Space Telescopes were hindered by the observations’ relatively narrow wavelength range and spectral resolving power, which precluded the unambiguous identification of other chemical species—in particular the primary carbon-bearing molecules. Here we report a broad-wavelength 0.5–5.5 µm atmospheric transmission spectrum of WASP-39 b, a 1200 K, roughly Saturn-mass, Jupiter-radius exoplanet, measured with JWST NIRSpec’s PRISM mode as part of the JWST Transiting Exoplanet Community Early Release Science Team program. We robustly detect multiple chemical species at high significance, including Na (19σ), H2O (33σ), CO2 (28σ), and CO (7σ). The non-detection of CH4, combined with a strong CO2 feature, favours atmospheric models with a super-solar atmospheric metallicity. An unanticipated absorption feature at 4 µm is best explained by SO2 (2.7σ), which could be a tracer of atmospheric photochemistry. These observations demonstrate JWST’s sensitivity to a rich diversity of exoplanet compositions and chemical processes.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,009

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,206 · 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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