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Enregistrement W2972211172 · doi:10.1029/2019gl084354

Explanation for the Increase in High‐Altitude Water on Mars Observed by NOMAD During the 2018 Global Dust Storm

2019· article· en· W2972211172 sur OpenAlexaff
Lori Neary, Frank Daerden, Shohei Aoki, J. A. Whiteway, R. T. Clancy, M. D. Smith, S. Viscardy, Justin Erwin, Ian Thomas, Gerónimo Villanueva, Giuliano Liuzzi, Matteo Crismani, M. J. Wolff, S. R. Lewis, James Holmes, Manish Patel, M. Giuranna, C. Depiesse, Arianna Piccialli, Séverine Robert, Loïc Trompet, Yannick Willame, Bojan Ristic, Ann Carine Vandaele

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesUnited Kingdom Space AgencyAgenzia Spaziale ItalianaBelgian Federal Science Policy Office
Mots-clésWater vaporMars Exploration ProgramAtmospheric sciencesDust stormAltitude (triangle)Atmosphere (unit)Environmental scienceAtmosphere of MarsStormOccultationTrace gasOrbiterNadirEffects of high altitude on humansAstrobiologyGeologyMartianMeteorologyPhysicsSatellite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Nadir and Occultation for MArs Discovery (NOMAD) instrument on board ExoMars Trace Gas Orbiter measured a large increase in water vapor at altitudes in the range of 40–100 km during the 2018 global dust storm on Mars. Using a three‐dimensional general circulation model, we examine the mechanism responsible for the enhancement of water vapor in the upper atmosphere. Experiments with different prescribed vertical profiles of dust show that when more dust is present higher in the atmosphere, the temperature increases, and the amount of water ascending over the tropics is not limited by saturation until reaching heights of 70–100 km. The warmer temperatures allow more water to ascend to the mesosphere. Photochemical simulations show a strong increase in high‐altitude atomic hydrogen following the high‐altitude water vapor increase by a few days.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations82
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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