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Enregistrement W2625943474

Kinetic Damage from Meteorites

2017· article· en· W2625943474 sur OpenAlexaff
William J. Cooke, Peter Brown, Mark Matney

Notice bibliographique

RevueNASA STI Repository (National Aeronautics and Space Administration) · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteoriteMeteoroidAstrobiologyImpact craterFlux (metallurgy)Cosmic rayGeologyAtmospheric entryAtmosphere (unit)PhysicsAstrophysicsAstronomyMaterials scienceMeteorology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Near Earth object impacting into Earth's atmosphere may produce damaging effects at the surface due to airblast, thermal pulse, or kinetic impact in the form of meteorites. At large sizes (>many tens of meters), the damage is amplified by the hypersonic impact of these large projectiles moving with cosmic velocity, leaving explosively produced craters. However, much more common is simple "kinetic" damage caused by the impact of smaller meteorites moving at terminal speeds. As of this date a handful of instances are definitively known of people or structures being directly hit and/or damaged by the kinetic impact of meteorites. Meteorites known to have struck humans include the Sylacauga, Alabama fall (1954) and the Mbale meteorite fall (1992). Much more common is kinetic meteorite damage to cars, buildings, and even a post box (Claxton, Georgia - 1984). Historical accounts indicate that direct kinetic damage by meteorites may be more common than recent accounts suggest (Yau et al., 1994). In this talk we will examine the contemporary meteorite flux and estimate the frequency of kinetic damage to various structures, as well as how the meteorite flux might affect the rate of human casualties. This will update an earlier study by Halliday et al (1985), adding variations expected in meteorite flux with latitude (Le Feuvre and Wieczorek, 2008) and validating these model predictions of speed and entry angle with observations from the NASA and SOMN fireball networks. In particular, we explore the physical characteristics of bright meteors which may be used as a diagnostic for estimating which fireballs produce meteorites and hence how early warning of such kinetic damage may be estimated in advance through observations and modelling.

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 enseignants0,195
Score d'incertitude au seuil0,702

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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