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Enregistrement W2269373541

Microwave radiometry over Titan's seas and lakes

2013· preprint· en· W2269373541 sur OpenAlexaboutno aff
Alice Le Gall, M. A. Janssen, P. Encrenaz, J. I. Lunine, R. D. Lorenz, Alexander G. Hayes, Laura Fernández, Paul Ries

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRadiometryTitan (rocket family)Brightness temperatureRemote sensingRadiometerEnvironmental scienceGeologyBrightnessOpticsAstrobiologyPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In its passive, or radiometry, mode of operation, the Cassini Radar measures the microwave thermal emission from the surface at a wavelength of 2.2 cm. In doing so, it provides unique insight into surface properties of Saturn's largest moon Titan such as physical temperature, overall composition and structure (roughness, heterogeneity...). To date, almost the whole surface of Titan has been mapped by the Cassini Radiometer , whose calibration has been recently refined resulting in an unprecedented accuracy of about 1%. The measured brightness temperatures have also been referenced to the same epoch (i.e. 2005 based on CIRS observations of seasonal surface temperature variations) and to normal incidence. This allows the use of measurements performed at different epochs and with different observational geometries to compare the emissivities of different geological units on Titan. In particular, comparison of radiometry data acquired over Titan's seas and lakes at different places and times should provide clues to their composition and potential seasonal variations. In this paper, we will mainly focus on the radiometry data collected over the northern seas Ligeia Mare and Kraken Mare and the southern lake Ontario Lacus. These three features have been observed several times over the course of the Cassini mission, both in SAR-radiometry and altimetry-radiometry modes of operation. In all cases, assuming no evaporative cooling, radiometry data point to a dielectric constant of about 1.70×0.25, consistent with liquid hydrocarbons. Comparison of radiometry at sea with nearby onshore measurements may allow us to detect evaporative cooling. This will be investigated and further discussed.

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)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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