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Enregistrement W4399694964 · doi:10.48550/arxiv.2406.08304

NIRPS first light and early science: breaking the 1 m/s RV precision barrier at infrared wavelengths

2024· preprint· en· W4399694964 sur OpenAlexaboutno aff
Étienne Artigau, F. Bouchy, René Doyon, Frédérique Baron, Lison Malo, F. Wildi, Franceso Pepe, Neil J. Cook, Simon Thibault, В. А. Решетов, X. Dumusque, C. Lovis, Danuta Sosnowska, B. L. Canto Martins, J. R. De Medeiros, X. Delfosse, N. C. Santos, R. Rébolo, Manuel Abreu, Guillaume Allain, Romain Allart, Hugues Auger, S. C. C. Barros, Luc Bazinet, Nicolas Blind, Isabelle Boisse, X. Bonfıls, V. Bourrier, Sébastien Bovay, C. Broeg, Denis Brousseau, Vincent Bruniquel, Alexandre Cabral, Charles Cadieux, A. Carmona, Yann Carteret, Zalpha Challita, Bruno Chazelas, Ryan Cloutier, João M. P. Coelho, Marion Cointepas, Uriel Conod, Nicolas B. Cowan, E. Cristo, J. Gomes da Silva, Laurie Dauplaise, Roseane de Lima Gomes, E. Delgado Mena, D. Ehrenreich, J. P. Faria, P. Figueira, T. Forveille, Yolanda G. C. Frensch, Jonathan Gagné, Frédéric Genest, Ludovic Genolet, J. I. Gónzalez Hernández, Félix Gracia Témich, Nolan Grieves, Olivier Hernandez, Mélissa J. Hobson, H. J. Hoeijmakers, Dan Kerley, Vigneshwaran Krishnamurthy, David Lafrenière, Pierrot Lamontagne, Pierre Larue, Henry Leaf, I. C. Leão, Olivia Lim, G. Lo Curto, Allan Martins, Claudio Melo, Yuri S. Messias, L. Mignon, Leslie Moranta, C. Mordasini, Khaled Al Moulla, Dany Mounzer, Alexandrine L’Heureux, N. Nari, Louise Nielsen, Ares Osborn, Léna Parc, Luca Pasquini, V. M. Passegger, Stefan Pelletier, Céline Péroux, Caroline Piaulet, Mykhaylo Plotnykov, Anne-Sophie Poulin-Girard, José Luis Rasilla, Jonathan Saint-Antoine, Mirsad Sarajlic, Alex Segovia, J. V. Seidel, D. Ségransan, Ana Rita Costa Silva, Avidaan Srivastava, Atanas K. Stefanov, A. Suárez Mascareño, Michaël Sordet, Márcio A. Teixeira, S. Udry, Diana Valencia, Philippe Vallée, Thomas Vandal, Valentina Vaulato, Gregg Wade, Joost P. Wardenier, Bachar Wehbé, Drew Weisserman, Ivan Wevers, Gérard Zins

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueHistory and Developments in Astronomy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundación Bancaria Caixa d'Estalvis i Pensions de BarcelonaMinisterio de Ciencia e InnovaciónConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEuropean CommissionFundação para a Ciência e a TecnologiaSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAgence Nationale de la RechercheNational Science Foundation
Mots-clésWavelengthInfraredPhysicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Near-InfraRed Planet Searcher or NIRPS is a precision radial velocity spectrograph developed through collaborative efforts among laboratories in Switzerland, Canada, Brazil, France, Portugal and Spain. NIRPS extends to the 0.98-1.8 $μ$m domain of the pioneering HARPS instrument at the La Silla 3.6-m telescope in Chile and it has achieved unparalleled precision, measuring stellar radial velocities in the infrared with accuracy better than 1 m/s. NIRPS can be used either stand-alone or simultaneously with HARPS. Commissioned in late 2022 and early 2023, NIRPS embarked on a 5-year Guaranteed Time Observation (GTO) program in April 2023, spanning 720 observing nights. This program focuses on planetary systems around M dwarfs, encompassing both the immediate solar vicinity and transit follow-ups, alongside transit and emission spectroscopy observations. We highlight NIRPS's current performances and the insights gained during its deployment at the telescope. The lessons learned and successes achieved contribute to the ongoing advancement of precision radial velocity measurements and high spectral fidelity, further solidifying NIRPS' role in the forefront of the field of exoplanets.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 GPT0,177
Écart entre enseignants0,156 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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