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Enregistrement W2391437241

Determining the 3D Subsurface Density Structure of Taurus Littrow Valley Using Apollo 17 Gravity Data

2016· article· en· W2391437241 sur OpenAlexaff
N. Urbancic, R. R. Ghent, S. Stanley, C. L. Johnson, K. A. Carroll, D. J. Hatch, M -C Williamson, W. B. Garry, Manik Talwani

Notice bibliographique

RevueNASA STI Repository (National Aeronautics and Space Administration) · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensGeological Survey of CanadaGedex (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyGravity anomalyGeophysicsGravimeterRegolithBasaltGeodesySeismologyAstrobiologyPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Surface gravity surveys can detect subsurface density variations that can reveal subsurface geologic features. In 1972, the Apollo 17 (A17) mission conducted the Traverse Gravimeter Experiment (TGE) using a gravimeter that measured the local gravity field near Taurus Littrow Valley (TLV), located on the south-eastern rim of the Serenitatis basin. TLV is hypothesized to be a basaltfilled radial graben resulting from the impact that formed Mare Serenitatis. It is bounded by both the North and South Massifs (NM and SM) as well as other smaller mountains to the East that are thought to be mainly composed of brecciated highland material. The TGE is the first and only successful gravity survey on the surface of the Moon. Other more recent satellite surveys, such as NASA's Gravity Recovery and Interior Laboratory (GRAIL) mission (2011- 2012), have produced the best global gravity field to date (approx. 13km resolution). However, these satellite surveys are not sensitive enough to detect fine-scale (<1km) lunar subsurface structures. This underscores the value of the data collected at the surface by A17. In the original analysis of the data a 2D forward-modelling approach was used to derive a thickness of the subsurface basalt layer of 1.0 km by assuming a simple flat-faced rectangular geometry and using densities derived from Apollo lunar samples. We are investigating whether modern 3D modelling techniques in combination with high-resolution topographical and image datasets can reveal additional fine-scale subsurface structure in TLV.

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 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 enseignants0,128
Score d'incertitude au seuil0,411

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,236 · 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.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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