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Enregistrement W2883501040 · doi:10.1111/maps.13137

Detection of meteoroid impacts by the Geostationary Lightning Mapper on the <scp>GOES</scp>‐16 satellite

2018· article· en· W2883501040 sur OpenAlexafffund
Peter Jenniskens, Jim Albers, Clemens E. Tillier, Samantha Edgington, Randolph Longenbaugh, Steven J. Goodman, Scott D. Rudlosky, A. R. Hildebrand, L. T. J. Hanton, F. Ciceri, R. Nowell, E. Lyytinen, D. Hladiuk, Dwayne Free, Nicholas Moskovitz, Len P. Bright, Christopher O. Johnston, Eric Stern

Notice bibliographique

RevueMeteoritics and Planetary Science · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensSuncor Energy (Canada)College of the RockiesUniversity of CalgaryLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of CalgaryAmes Research CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésGeostationary orbitPhysicsWavelengthBrightness temperatureRemote sensingSatelliteNadirBrightnessAstrophysicsBlack-body radiationMeteoroidLightning detectionLight curveGeodesyOpticsMeteorologyAstronomyGeologyRadiationThunderstorm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Bolides are detected by the Geostationary Lightning Mapper onboard the GOES ‐16 weather satellite, which takes images of Earth at a rate of 500 Hz in a 1.1 nm wide pass band centered on 777.4 nm wavelength. Ten case studies are discussed. These initial results were obtained using the Level 0 data received during the nonoperational in‐orbit postlaunch test period. GLM positions and timings are sufficiently accurate to assist in trajectory and orbit reconstruction. GLM samples the light curve nearly completely, unaffected by onboard and downlink processes tailored to lightning data. Sufficient data on the instantaneous background scene are provided to reconstruct the baseline drift in the brightest pixels. The agreement to within a factor of 2–3 between measured total radiated energy from GLM and that derived from other space‐borne observations implies that during the bolide's peak brightness the GLM pass band is dominated by continuum emission, rather than O I line emission. The reported flux is corrected for angle‐from‐nadir shifts in the central wavelength of the pass band, which overestimates continuum flux by only up to 20% for most of the GLM field of view, but more so if the bolide is observed far from nadir. Assuming a 6000 K blackbody spectrum, GLM is able to detect bolides with peak visual magnitude (at a normalized 100 km distance) brighter than about −14 in nighttime, and slightly brighter in daytime.

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 seuil0,019

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 GPT0,205
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations55
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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