Caractérisation de l'activité stellaire des naines M par spectroscopie de haute précision dans l'optique et le proche infrarouge pour la recherche de planètes de faible masse
Bibliographic record
Abstract
Les naines M sont devenues des cibles privilégiées pour la détection et la caractérisation des exoplanètes. Leur faible masse en fait des cibles idéales pour effectuer des relevés de vitesse radiale (VR) puisque, pour une masse donnée, la force gravitationnelle de la planète sera plus importante que pour les étoiles semblables au Soleil. Cependant, les naines M sont connues pour être des étoiles magnétiquement actives. L'activité stellaire est actuellement l'une des principales limites à la détection des planètes de faible masse, car elle induit des variations quasi-périodiques du VR de l'ordre de quelques mètres par seconde. Cette thèse vise à étudier l'activité stellaire des naines M en utilisant la spectroscopie de haute précision dans les domaines optique et proche infrarouge afin d'améliorer la détection des planètes de faible masse. Dans le domaine du proche infrarouge, j'ai utilisé la spectroscopie de haute précision et la spectropolarimétrie de SPIRou, qui est monté sur le télescope Canada-France-Hawaii. Le calcul de la vitesse radiale des naines M est encore difficile dans le proche infrarouge en raison de la grande quantité de raies telluriques dans leurs spectres. D'une part, j'ai travaillé en étroite collaboration avec l'équipe du système de réduction des données et j'ai effectué plusieurs tests pour mesurer l'impact de la sélection des masques dans le calcul du CCF. D'autre part, j'ai développé des outils informatiques pour obtenir des indicateurs d'activité à partir des spectres SPIRou basés sur la forme du CCF et sur la largeur pseudo-équivalente des lignes spectrales dans le domaine SPIRou. J'ai testé leurs performances sur un échantillon de naines M. Dans le domaine optique, j'ai travaillé avec le spectrographe SOPHIE situé à l'Observatoire de Haute Provence. Une douzaine d'étoiles de type M sont suivies quasi-simultanément avec SOPHIE et SPIRou afin d'améliorer la caractérisation de la variation de l'activité stellaire dans l'optique et le proche infrarouge. J'ai utilisé l'algorithme de template-matching NAIRA pour calculer les vitesses radiales de SOPHIE et les indicateurs d'activité. J'ai dirigé la première publication d'une cible SOPHIE+SPIRou, la naine M Gl 205, sur laquelle j'ai effectué une analyse approfondie du signal d'activité stellaire dans les deux domaines en utilisant la technique du processus gaussien. J'ai analysé les VRs et les indicateurs d'activité de l'échantillon complet SOPHIE+SPIRou pour rechercher des périodicités liées à l'activité stellaire et aux planètes. J'ai identifié deux cibles intéressantes avec des signaux compatibles dans l'optique et le proche infrarouge. Une deuxième publication est en préparation avec une analyse détaillée de l'activité stellaire et un possible signal Keplerienne
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How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
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".