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Record W4415319284

Characterization of exoplanetary atmospheres with high resolution spectroscopy

2024· dissertation· fr· W4415319284 on OpenAlexaboutno aff
Adrien Masson

Bibliographic record

Venuetheses.fr (ABES) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPhysics and Astronomy
TopicAstro and Planetary Science
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHigh resolutionStatistical analysisSpectral analysis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Bien que des milliers d'exoplanètes aient été confirmées au cours des deux dernières décennies, des contraintes observationnelles sur leur composition n'ont été obtenues que pour quelques centaines d'entre elles. Les méthodes de détection actuelles ne donnent en effet accès qu'au rayon et à la masse de la planète, et donc à sa densité moyenne, ce qui conduit généralement à une importante dégénérescence en termes de composition et structure. La caractérisation des atmosphères exoplanétaires constitue donc un défi pour la communauté : contraindre la composition, la dynamique, et la structure globale de l'atmosphère d'une exoplanète permet de mieux comprendre l'histoire de sa formation et de son évolution, et de replacer notre système solaire dans un contexte plus large grâce à la planétologie comparée. La spectroscopie de transmission s'est imposée comme une méthode puissante pour la caractérisation des atmosphères exoplanétaires : lorsqu'une exoplanète passe devant son étoile hôte, une partie du flux stellaire traverse l'atmosphère de l'exoplanète, imprimant la signature de ses composants moléculaires sur le flux observé. L'observation de ces spectres avec des spectromètres à haute résolution depuis le sol permet de détecter les espèces présentes dans l'atmosphère et de sonder sa dynamique, tout en étant moins sensible que les observations spatiales, à basse ou moyenne résolution spectrale, aux opacités des nuages et brumes photochimiques. Cependant, l'analyse de ces observations nécessite des méthodes de traitement des données de pointe pour corriger les effets de l'atmosphère terrestre, les contributions de l'étoile en arrière-plan, et extraire le faible signal planétaire dont l'amplitude des raies est bien plus faible que le bruit. Durant cette thèse, j'ai travaillé sur la caractérisation atmosphérique de quinze exoplanètes observées avec SPIRou, un spectropolarimètre infrarouge installé au télescope Canada-France-Hawaï. J'ai développé un pipeline complet pour rechercher des signatures de l'échappement atmosphérique et de molécules dans les cibles étudiées, en tenant compte d'effets subtils comme la déformation des raies stellaires induite par le transit de l'exoplanète. J'ai recherché la signature du triplet métastable de l'hélium à 1083,3 nm (dans le vide), un traceur infrarouge de l'échappement atmosphérique, et ai contraint les propriétés de l'échappement en utilisant une combinaison de modèles hydrodynamiques 1D et de codes de transfert radiatif hors équilibre thermodynamique local. En utilisant des méthodes de corrélation croisée et de Nested Sampling couplées à un code d'équilibre radiatif-convectif 1D et à un modèle de transfert radiatif à haute résolution, j'ai recherché la présence de H2O, CO, et CH4, et ai contraint leurs abondances dans les planètes étudiées. L'application d'un même pipeline de réduction à un ensemble de cibles observées avec un même instrument m'a permis d'obtenir des contraintes de façon homogène, participant ainsi à notre compréhension statistique des exoplanètes en termes de compositions et de structure atmosphérique.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.514
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.204
Teacher spread0.198 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2024
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