The ANTARESS workflow
Notice bibliographique
Résumé
High-resolution spectrographs open a detailed window onto the atmospheres of stars and planets. As the number of systems observed with different instruments grows, it is crucial to develop a standard in analyzing spectral time series of exoplanet transits and occultations, for the benefit of reproducibility. Here, we introduce the ANTARESS workflow, a set of methods aimed at processing high-resolution spectroscopy datasets in a robust way and extracting accurate exoplanetary and stellar spectra. While a fast preliminary analysis can be run on order-merged 1D spectra and cross-correlation functions (CCFs), the workflow was optimally designed for extracted 2D echelle spectra to remain close to the original detector counts, limit the spectral resampling, and propagate the correlated noise. Input data from multiple instruments and epochs were corrected for relevant environmental and instrumental effects, processed homogeneously, and analyzed independently or jointly. In this first paper, we show how planet-occulted stellar spectra extracted along the transit chord and cleaned from planetary contamination provide a direct comparison with theoretical stellar models and enable a spectral and spatial mapping of the photosphere. We illustrate this application of the workflow to archival ESPRESSO data, using the Rossiter-McLaughlin effect Revolutions (RMR) technique to confirm the spin-orbit alignment of HD 209458b and unveil biases in WASP-76b’s published orbital architecture. Because the workflow is modular and its concepts are general, it can support new methods and be extended to additional spectrographs to find a range of applications beyond the proposed scope. In a companion paper, we will present how planet-occulted spectra can be processed further to extract and analyze planetary spectra decontaminated from the star, providing clean and direct measurements of atmospheric properties.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,092 | 0,136 |
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 ».