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Enregistrement W2891257951 · doi:10.1029/2018je005607

The Cassini State of the Moon's Inner Core

2018· article· en· W2891257951 sur OpenAlexafffund
Christopher Stys, Mathieu Dumberry

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Planets · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Network for Research and Innovation in Machining Technology, Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInner coreNutationOuter coreTilt (camera)Core (optical fiber)PhysicsMantle (geology)PrecessionInner mongoliaGeologyGeometryOpticsGeophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a model of the precession dynamics of the Moon that comprises a fluid outer core and a solid inner core. We show that three Cassini states associated with the inner core exist. The tilt angle of the inner core in each of these states is determined by the ratio between the free inner core nutation frequency (ωficn) and the precession frequency Ωp=2π/18.6 year−1. All three Cassini states are possible if |ωficn|>2π/16.4 year−1, but only one is possible otherwise. Assuming that the lowest energy state is favored, this transition marks a discontinuity in the tilt angle of the inner core, transiting from −33° to 17° as measured with respect to the mantle figure axis, where negative angles indicate a tilt toward the orbit normal. Possible Lunar interior density structures cover a range of ωficn, from approximately half to twice as large as Ωp, so the precise tilt angle of the inner core remains unknown, though it is likely large because Ωp is within the resonant band of ωficn. Adopting one specific density model, we suggest an inner core tilt of approximately −17°. Viscoelastic deformations within the inner core and melt and growth at the surface of a tilted inner core, both neglected in our model, should reduce this amplitude. If the inner core is larger than approximately 200 km, it may contribute by as much as a few thousandths of a degree on the observed mantle precession angle of 1.543°.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,280 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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