BOLIDE DYNAMICS AND LUMINOSITY MODELING: COMPARISONS BETWEEN UNIFORM BULK DENSITY AND POROUS METEOROID MODELS
Notice bibliographique
Résumé
We compare predictions of bolide behavior using basic meteoroid models, first assuming a uniform bulk density throughout the body and secondly assuming a uniform chondritic composition throughout, but with varying amounts of porosity (assumed to be filled with either water-ice or open space).The second model is based one the uniformity of spectral observations over many years from shower meteors from the extremes of the Geminids to the dustball-like Draconids.The first model utilized is due to ReVelle (1979ReVelle ( , 1993) ) and the second is based upon the porous meteoroid model of ReVelle (1983ReVelle ( , 1993)).The standard, uniform bulk density model assumes that the drag and heat transfer area are equivalent in the positive, shape change factor limit.For porous meteoroids however, the heat transfer area can exceed the drag area by increasingly larger amounts as the body's porosity increases.ReVelle (1983) used this approach to show that the bulk density and ablation parameter compositional group identifications of Ceplecha and McCrosky (1976) were essentially correct.When these factors are introduced into the relevant model equations, a set of nearly selfconsistent predictive relations are developed which readily allows comparisons to be made of the end-height variations and of the normalized luminous output of the two basic meteoroid models.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».