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Enregistrement W2187282820

Infrared Study of Hydrocarbons Mixtures Under Titan Simulated Conditions

2013· article· en· W2187282820 sur OpenAlexaboutno aff
Surendra Singh, Thomas Cornet, A. Wagner, A. Luspay‐Kuti, V. F. Chevrier, L. Roe

Notice bibliographique

RevueLunar and Planetary Science Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTitan (rocket family)MethaneSublimation (psychology)AstrobiologyInfraredInfrared spectroscopyAtmosphere of TitanChemistrySpectral lineAtmosphere (unit)MeteorologyOpticsOrganic chemistry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Titan is the only body other than Earth in our Solar System with thick atmosphere and surface liquid. It has been suggested that Titan has an active hydrological cycle expressed at the surface by the presence of lakes and seas [1]. The average surface temperature is 94K which allows methane and ethane to be liquid on Titan. Photodissociation of the methane in the upper atmosphere produces several other hydrocarbons such as propane, hydrogen cyanide, butane, acetylene, etc... [2]. The Cassini Visual and Infrared Mapping Spectrometer (VIMS) have obtained spectral data over Ontario Lacus displaying a possible absorption feature at 2 μm interpreted as liquid ethane inside the lake [3]. Other possible absorption feature at 5 μm, attributed to various hydrocarbons or nitriles along the margin of Ontario Lacus [4]. The detection of the other compounds in lakes remains challenging, due to the presence of methane in the atmosphere, which absorbs all the solar radiation except at few wavelengths known as atmospheric windows. Several hydrocarbons exist as solids and can be dissolved in liquids and/or cover Titan’s surface [2], but Infrared reflectance spectra acquired in Titan’s surface conditions would allow their potential detection using VIMS data, are often lacking. We investigated several hydrocarbons to characterize the infrared properties of Titan’s liquids and ices. Spectra are then quantitatively analyzed and used to show the presence/absence of these compounds during evaporation/sublimation processes

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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