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Enregistrement W2902965781 · doi:10.1029/2018je005781

Compaction and Melt Transport in Ammonia‐Rich Ice Shells: Implications for the Evolution of Triton

2018· article· en· W2902965781 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Planets · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensThe Scarborough Hospital
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésShell (structure)Eutectic systemThermalCompactionPancake iceAmorphous iceThickeningSea ice growth processesClear ice

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ammonia, if present in the ice shells of icy satellites, could lower the temperature for the onset of melting to 176 K and create a large temperature range where partial melt is thermally stable. The evolution of regions of ammonia‐rich partial melt could strongly influence the geological and thermal evolution of icy bodies. For melt to be extracted from partially molten regions, the surrounding solid matrix must deform and compact. Whether ammonia‐rich melts sink to the subsurface ocean or become frozen into the ice shell depends on the compaction rate and thermal evolution. Here we construct a model for the compaction and thermal evolution of a partially molten, ammonia‐rich ice shell in a one‐dimensional geometry. We model the thickening of an initially thin ice shell above an ocean with 10% ammonia. We find that ammonia‐rich melts can freeze into the upper 5 to 10 km of the ice shell, when ice shell thickening is rapid compared to the compaction rate. The trapping of near‐surface volatiles suggests that, upon reheating of the ice shell, eutectic melting events are possible. However, as the ice shell thickening rate decreases, ammonia‐rich melt is efficiently excluded from the ice shell and the bulk of the ice shell is pure water ice. We apply our results to the thermal evolution of Neptune's moon Triton. As Triton's ice shell thickens, the gradual increase of ammonia concentration in Triton's subsurface ocean helps to prevent freezing and increases the predicted final ocean thickness by up to 50 km.

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)0,001
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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,308 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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