Results from the NMSU-NASA Marshall Space Flight Center LCROSS observational campaign
Notice bibliographique
Résumé
[1] We observed the Lunar Crater Observation and Sensing Satellite (LCROSS) lunar impact on 9 October 2009 using three telescope and instrument combinations in southern New Mexico: the Agile camera with a V filter on the Astrophysical Research Consortium 3.5 m telescope at Apache Point Observatory (APO), a StellaCam video camera with an R filter on the New Mexico State University (NMSU) 1 m telescope at APO, and a Goodrich near-IR (J and H band) video camera on the NMSU 0.6 m telescope at Tortugas Mountain Observatory. The three data sets were analyzed to search for evidence of the debris plume that rose above the Cabeus crater shortly after the LCROSS impact. Although we saw no evidence of the plume in any of our data sets, we constrained its surface brightness through analysis of our photometrically calibrated data. The minimum surface brightness that we could have detected in our Agile data was 9.69 magnitudes arc sec−2, which is 177 times fainter than the brightest part of the foreground ridge of Cabeus. In our near-IR data, our minimum detectable surface brightness was 8.58 magnitudes arc sec−2, which is 370 times fainter than the brightest part of the foreground ridge in the J and H bands. The debris plume was detected by the LCROSS shepherding spacecraft and the Diviner radiometer on the Lunar Reconnaissance Orbiter. Given the plume radiance observed by LCROSS, we cannot distinguish between a conical or cylindrical plume geometry because when seen from Earth, both are below our detection thresholds.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».