Sample Collection and Return from Mars: Optimising Sample Collection Based on the Microbial Ecology of Terrestrial Volcanic Environments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With no large-scale granitic continental crust, all environments on Mars are fundamentally derived from basaltic sources or, in the case of environments such as ices, evaporitic, and sedimentary deposits, influenced by the composition of the volcanic crust. Therefore, the selection of samples on Mars by robots and humans for investigating habitability or testing for the presence of life should be guided by our understanding of the microbial ecology of volcanic terrains on the Earth. In this paper, we discuss the microbial ecology of volcanic rocks and hydrothermal systems on the Earth. We draw on microbiological investigations of volcanic environments accomplished both by microbiology-focused studies and Mars analog studies such as the NASA BASALT project. A synthesis of these data emphasises a number of common patterns that include: (1) the heterogeneous distribution of biomass and diversity in all studied materials, (2) physical, chemical, and biological factors that can cause heterogeneous microbial biomass and diversity from sub-millimetre scales to kilometre scales, (3) the difficulty ofa prioriprediction of which organisms will colonise given materials, and (4) the potential for samples that are habitable, but contain no evidence of a biota. From these observations, we suggest an idealised strategy for sample collection. It includes: (1) collection of multiple samples in any given material type (∼9 or more samples), (2) collection of a coherent sample of sufficient size ( ${\sim}10~\mbox{cm}^{3}$ ∼10cm3 ) that takes into account observed heterogeneities in microbial distribution in these materials on Earth, and (3) collection of multiple sample suites in the same material across large spatial scales. We suggest that a microbial ecology-driven strategy for investigating the habitability and presence of life on Mars is likely to yield the most promising sample set of the greatest use to the largest number of astrobiologists and planetary scientists.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».