280 one-opposition near-Earth asteroids recovered by the EURONEAR with the <i>Isaac Newton </i>Telescope
Notice bibliographique
Résumé
Context. One-opposition near-Earth asteroids (NEAs) are growing in number, and they must be recovered to prevent loss and mismatch risk, and to improve their orbits, as they are likely to be too faint for detection in shallow surveys at future apparitions. Aims. We aimed to recover more than half of the one-opposition NEAs recommended for observations by the Minor Planet Center (MPC) using the Isaac Newton Telescope (INT) in soft-override mode and some fractions of available D-nights. During about 130 h in total between 2013 and 2016, we targeted 368 NEAs, among which 56 potentially hazardous asteroids (PHAs), observing 437 INT Wide Field Camera (WFC) fields and recovering 280 NEAs (76% of all targets). Methods. Engaging a core team of about ten students and amateurs, we used the THELI, Astrometrica, and the Find_Orb software to identify all moving objects using the blink and track-and-stack method for the faintest targets and plotting the positional uncertainty ellipse from NEODyS. Results. Most targets and recovered objects had apparent magnitudes centered around V ~ 22.8 mag, with some becoming as faint as V ~ 24 mag. One hundred and three objects (representing 28% of all targets) were recovered by EURONEAR alone by Aug. 2017. Orbital arcs were prolonged typically from a few weeks to a few years; our oldest recoveries reach 16 years. The O−C residuals for our 1854 NEA astrometric positions show that most measurements cluster closely around the origin. In addition to the recovered NEAs, 22 000 positions of about 3500 known minor planets and another 10 000 observations of about 1500 unknown objects (mostly main-belt objects) were promptly reported to the MPC by our team. Four new NEAs were discovered serendipitously in the analyzed fields and were promptly secured with the INT and other telescopes, while two more NEAs were lost due to extremely fast motion and lack of rapid follow-up time. They increase the counting to nine NEAs discovered by the EURONEAR in 2014 and 2015. Conclusions. Targeted projects to recover one-opposition NEAs are efficient in override access, especially using at least two-meter class and preferably larger field telescopes located in good sites, which appear even more efficient than the existing surveys.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».