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Enregistrement W2047734985 · doi:10.1111/maps.12055

Meteorites from meteor showers: A case study of the Taurids

2013· article· en· W2047734985 sur OpenAlexafffund
Peter Brown, Valerie Marchenko, Danielle E. Moser, R. Weryk, William J. Cooke

Notice bibliographique

RevueMeteoritics and Planetary Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésMeteoriteMeteoroidMeteor (satellite)Meteor showerAstrobiologyGeologyPhysicsAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We propose that the Taurid meteor shower may contain bodies able to survive and be recovered as meteorites. We review the expected properties of meteorite‐producing fireballs, and suggest that end heights below 35 km and terminal speeds below 10 km s−1 are necessary conditions for fireballs expected to produce meteorites. Applying the meteoroid strength index (PE criteria) of Ceplecha and McCrosky (1976) to a suite of 33 photographically recorded Taurid fireballs, we find a large spread in the apparent meteoroid strengths within the stream, including some very strong meteoroids. We also examine in detail the flight behavior of a Taurid fireball (SOMN 101031) and show that it has the potential to be a (small) meteorite‐producing event. Similarly, photographic observations of a bright, potential Taurid fireball recorded in November of 1995 in Spain show that it also had meteorite‐producing characteristics, despite a very high entry velocity (33 km s−1). Finally, we note that the recent Maribo meteorite fall may have had a very high entry velocity (28 km s−1), further suggesting that survival of meteorites at Taurid‐like velocities is possible. Application of a numerical entry model also shows plausible survival of meteorites at Taurid‐like velocities, provided the initial meteoroids are fairly strong and large, both of which are characteristics found in the Taurid stream.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations35
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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