MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2124325663 · doi:10.1002/2014ja020907

Properties of the lunar wake predicted by analytic models and hybrid‐kinetic simulations

2015· article· en· W2124325663 sur OpenAlexafffund
Hossna Gharaee, R. Rankin, R. Marchand, J. Paral

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyWestern Canada Research GridCompute CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationNational Center for Atmospheric ResearchNational Science Foundation
Mots-clésWakeSolar windKinetic energyPhysicsSpacecraftPlasmaTangentMechanicsTransverse planeClassical mechanicsComputational physicsGeometryMathematicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract An approximate model derived by Hutchinson (2008a), describing the interaction between the solar wind and the Moon, is applied to describe plasma in the lunar wake. The model accounts for plasma entering the wake region from two tangent points around the Moon. Cylindrical geometry is assumed, along with a strong constant magnetic field, and fixed transverse velocity and temperature. Under these approximations two angle‐dependent equations for fluid flow are obtained, which can be solved using the method of characteristics to provide the density inside the wake region. It is demonstrated that the model valid under these assumptions provides excellent agreement with observations from the ARTEMIS mission and with large‐scale hybrid‐kinetic plasma simulations. The model provides a practical alternative to kinetic simulations and is generally useful for determining properties of the lunar wake under different solar wind conditions. It will be useful as well for predicting properties of the plasma environment around unmagnetized bodies that have not yet been visited by spacecraft.

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)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Geophysical Research Space PhysicsMême sujetAstro and Planetary ScienceTravaux en français237 207