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Enregistrement W2087907696 · doi:10.4245/sponge.v4i1.11954

Domesticating the Planets: Instruments and Practices in the Development of Planetary Geology

2010· article· en· W2087907696 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew Shindell

Notice bibliographique

RevueSpontaneous Generations A Journal for the History and Philosophy of Science · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistory of Science and Medicine
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesChemical Heritage FoundationJet Propulsion LaboratoryNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGeologistPlanetMars Exploration ProgramAstrobiologyRemote sensingGeologyExtraterrestrial lifeTerrainPlanetary scienceEarth scienceGeographyPaleontologyAstronomyCartographyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper examines the roles played by instruments and their associated practices in the development of the field of planetary geology. Specifically, remote sensing instruments and the images produced by instrument users are discussed. It is argued that through these instruments and images the first two generations of planetary geologists were able to 'domesticate' the planets and make them suitable for geological study. But this was not a straightforward process. The instruments themselves had to be 'domesticated' as geological tools, and the definition of 'geologist' had to be broadened to include such tools and extraterrestrial terrains. This paper looks first at the first generation of planetary geologists associated with the mapping and study of the Moon in the 1960s and 70s, then focuses on the second generation that emerged during the exploration and mapping of Mars. Within this second section, the paper focuses on the introduction of one new type of instrument -- the orbiting infrared spectrometer, and examines three such instruments and the visual claims made with its images.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,994
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,044
Communication savante0,0070,010
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,213 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations5
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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