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Enregistrement W2891587640 · doi:10.3847/2041-8213/aae2ba

The Draconid Meteoroid Stream 2018: Prospects for Satellite Impact Detection

2018· article· en· W2891587640 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal Letters · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeteoroidFlux (metallurgy)CometMeteor showerHypervelocitySatelliteSpacecraftAtmosphere (unit)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Predictions of the 2018 Draconid activity at the Earth and the Sun–Earth L1 and L2 Lagrange points are presented. Numerical simulations of the meteoroids’ ejection and evolution from comet 21P/Giacobini–Zinner are performed with a careful implementation of the results analysis and weighting. Model meteoroid fluxes at Earth are derived using as calibration the main peak date, intensity, and shower profiles of previous Draconid outbursts. Good agreement between the model and measurements is found for the 1933, 1946, 1998, and 2011 showers for a meteoroid size distribution index at ejection of about 2.6. A less accurate estimate of the peak time for the 1985, 2005, and 2012 predominantly radio-observed outbursts was found by considering the contribution of individual ejection epochs, while the model peak flux estimate was found to agree with observations to within a factor of 3. Despite the promising geometrical configuration in 2018, our simulations predict low Draconid activity is expected on Earth, with a maximum of less than a few tens of meteors per hour around midnight of 2018 October 9, confirming previous models. At the L1 and L2 Lagrange points, however, the flux estimates suggest a “meteoroid storm.” The Gaia spacecraft at the L2 region might be able to detect small (≈μg) Draconid meteoroid impacts centered in a two-hour window around 18h30m UT on the 2018 October 8.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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