MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6950454838 · doi:10.5281/zenodo.7446255

First results from high-contrast imaging with JWST in the landscape of ESO instrumentation

2022· article· en· W6950454838 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear physics research studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJames Webb Space TelescopeExoplanetPlanetBrown dwarfPlanetary systemAngular resolution (graph drawing)Debris diskSolar System

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recently commissioned James Webb Space Telescope (JWST) opens up a new parameter space for the exploration of exoplanets and circumstellar disks. I will present observations of two substellar companions and one debris disk from the high-contrast imaging JWST ERS program that demonstrate, for the first time, sensitivity to young sub-Jupiter mass planets and access to the full luminous range of cooling gas giants and brown dwarfs. Synergies with SPHERE (and soon ERIS) exist for the spectral characterization of exoplanet atmospheres and disks, but both JWST and SPHERE also have uniquely accessible parameter space in angular separation and contrast depth. Furthermore, JWST’s unprecedented sensitivity enables the detection of forming planets whose existence has been inferred from dynamical modeling of protoplanetary disks observed with ALMA. At small angular separations, JWST’s interferometric aperture masking mode provides moderate contrast down to the diffraction limit and covers a parameter space overlapping with that of GRAVITY, but at longer wavelengths. Near-infrared K-band data from the ground can be combined with L- and M-band observations from space to study dust clouds and disequilibrium chemistry in exoplanetary and brown dwarf atmospheres. In the future, MICADO and METIS on the E-ELT will push towards smaller separations and higher contrasts in the near-infrared and enable the observation of a small number of nearby and mature Neptunes in thermal emission.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)Même sujetNuclear physics research studiesTravaux en français237 207