The Subsurface Coherent Rock Content of the Moon as Revealed by Cold‐Spot Craters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A recently identified class of young lunar craters, cold‐spot craters, provides an optimal data set for probing the subsurface rock content on the Moon. Rocks, or lack of rocks, in crater ejecta have long been used as indicators of regolith thickness. However, the rockiness of crater ejecta depends on the subsurface rock content, crater excavation depth, and crater age. Cold‐spot craters are surrounded by a low thermal inertia signature that fades within 1 Myr, so any rocks in the proximal ejecta blanket have not yet been broken down or buried. Thus, the rock abundance in the proximal ejecta blankets of cold‐spot craters is affected only by the subsurface rock content of the target and the crater excavation depth, not the age of the crater. We show that an abrupt transition between fine‐grained regolith and underlying coherent rock cannot explain the observed rock abundance. Instead, we assume that the volume fraction of coherent rock (in contrast to fine‐grained regolith) increases exponentially in the lunar subsurface and use the observed Diviner rock abundance in cold‐spot crater ejecta to solve for the “e‐folding” depth over which the volume fraction of rock increases. In general, the subsurface rock content is higher in the maria than in the highlands consistent with more recent resurfacing of the maria. However, the highlands show a wider range of subsurface rock content values overall including some overlapping those of the maria. Some of this variability appears to be associated with the Orientale basin and possibly with several cryptomare deposits.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».