Oort cloud asteroids: collisional evolution, the Nice Model, and the Grand Tack
Notice bibliographique
Résumé
If the Solar system had a history of planet migration, the signature of that migration may be imprinted on the populations of asteroids and comets that were scattered in the planets’ wake. Here, we consider the dynamical and collisional evolution of the inner Solar system asteroids that join the Oort cloud. We compare the Oort cloud asteroid populations produced by migration scenarios based on the ‘Nice’ and ‘Grand Tack’ scenarios, as well as a null hypothesis where the planets have not migrated, to the detection of one such object, C/2014 S3 (PANSTARRS). Our simulations find that the discovery of C/2014 S3 (PANSTARRS) only has a |$\gt 1{{\ \rm per\ cent}}$| chance of occurring if the Oort cloud asteroids evolved on to Oort cloud orbits when the Solar system was |${\lesssim } 1\, \rm {Myr}$| old, as this early transfer to the Oort cloud is necessary to keep the amount of collisional evolution low. We argue that this only occurs when a giant (≳30m⊕) planet orbits at |$1\sim 2\, \rm {au}$|, and thus our results strongly favour a ‘Grand Tack’-like migration having occurred early in the Solar system’s history.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».