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Enregistrement W1954058195 · doi:10.5194/npg-22-713-2015

Universal multifractal Martian topography

2015· article· en· W1954058195 sur OpenAlexaff
F. Landais, Frédéric Schmidt, S. Lovejoy

Notice bibliographique

RevueNonlinear processes in geophysics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesInstitut national des sciences de l'UniversCentre National de la Recherche ScientifiqueCentre National d’Etudes Spatiales
Mots-clésMultifractal systemFractalIntermittencyMars Exploration ProgramGeologyFractal dimensionScalingMartianStatistical physicsMartian surfacePhysicsGeometryTurbulenceMathematicsAstrobiologyMeteorologyMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. In the present study, we investigate the scaling properties of the topography of Mars. Planetary topographic fields are well known to roughly exhibit (mono)fractal behavior. Indeed, the fractal formalism reproduces much of the variability observed in topography. Still, a single fractal dimension is not enough to explain the huge variability and intermittency. Previous studies have claimed that fractal dimensions might be different from one region to another, excluding a general description at the planetary scale. In this article, we analyze the Martian topographic data with a multifractal formalism to study the scaling intermittency. In the multifractal paradigm, the apparent local variation of the fractal dimension is interpreted as a statistical property of multifractal fields. We analyze the topography measured with the Mars Orbiter Laser altimeter (MOLA) at 300 m horizontal resolution, 1 m vertical resolution. We adapted the Haar fluctuation method to the irregularly sampled signal. The results suggest a multifractal behavior from the planetary scale down to 10 km. From 10 to 300 m, the topography seems to be simple monofractal. This transition indicates a significant change in the geological processes governing the Red Planet's surface.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations23
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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