Determining best practices in reconnoitering sites for habitability potential on Mars using a semi-autonomous rover: A GeoHeuristic Operational Strategies Test
Notice bibliographique
Résumé
We tested science operations strategies developed for use in remote mobile spacecraft missions, to determine whether reconnoitering a site of potential habitability prior to in-depth study (a walkabout-first strategy) can be a more efficient use of time and resources than the linear approach commonly used by planetary rover missions. Two field teams studied a sedimentary sequence in Utah to assess habitability potential. At each site one team commanded a human "rover" to execute observations and conducted data analysis and made follow-on decisions based solely on those observations. Another team followed the same traverse using traditional terrestrial field methods, and the results of the two teams were compared. Test results indicate that for a mission with goals similar to our field case, the walkabout-first strategy may save time and other mission resources, while improving science return. The approach enabled more informed choices and higher team confidence in choosing where to spend time and other consumable resources. The walkabout strategy may prove most efficient when many close sites must be triaged to a smaller subset for detailed study or sampling. This situation would arise when mission goals include finding, identifying, characterizing or sampling a specific material, feature or type of environment within a certain area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».