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Enregistrement W2149955620 · doi:10.1029/2000je001444

Evidence for water ice near the lunar poles

2001· article· en· W2149955620 sur OpenAlexaff
W. C. Feldman, S. Maurice, Robert Little, O M Gasnault, R. C. Wiens, B. L. Barraclough, T. H. Prettyman, A. B. Binder

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensOlivieri Foods
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact craterGeologyTerrainAstrobiologyHydrogenPolarAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeophysicsAstronomyPhysicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Improved versions of Lunar Prospector thermal and epithermal neutron data were studied to help discriminate between potential delivery and retention mechanisms for hydrogen on the Moon. Improved spatial resolution at both poles shows that the largest concentrations of hydrogen overlay regions in permanent shade. In the north these regions consist of a heavily cratered terrain containing many small (less than ∼10‐km diameter), isolated craters. These border circular areas of hydrogen abundance ([H]) that is only modestly enhanced above the average equatorial value but that falls within large, flat‐bottomed, and sunlit polar craters. Near the south pole, [H] is enhanced within several 30‐km‐scale craters that are in permanent shade but is only modestly enhanced within their sunlit neighbors. We show that delivery by the solar wind cannot account for these observations because the diffusivity of hydrogen at the temperatures within both sunlit and permanently shaded craters near both poles is sufficiently low that a solar wind origin cannot explain their differences. We conclude that a significant portion of the enhanced hydrogen near both poles is most likely in the form of water molecules.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations377
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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