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Enregistrement W2988944658 · doi:10.1007/s11214-019-0615-9

Advanced Curation of Astromaterials for Planetary Science

2019· article· en· W2988944658 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSpace Science Reviews · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience Mission Directorate
Mots-clésSample (material)Data curationComputer scienceData scienceEarth scienceSystems engineeringEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Just as geological samples from Earth record the natural history of our planet, astromaterials hold the natural history of our solar system and beyond. Astromaterials acquisition and curation practices have direct consequences on the contamination levels of astromaterials and hence the types of questions that can be answered about our solar system and the degree of precision that can be expected of those answers. Advanced curation was developed as a cross-disciplinary field to improve curation and acquisition practices in existing astromaterials collections and for future sample return activities, including meteorite and cosmic dust samples that are collected on Earth. These goals are accomplished through research and development of new innovative technologies and techniques for sample collection, handling, characterization, analysis, and curation of astromaterials. In this contribution, we discuss five broad topics in advanced curation that are critical to improving sample acquisition and curation practices, including (1) best practices for monitoring and testing of curation infrastructure for inorganic, organic, and biological contamination; (2) requirements for storage, processing, and sample handling capabilities for future sample return missions, along with recent progress in these areas; (3) advancements and improvements in astromaterials acquisition capabilities on Earth (i.e., the collection of meteorites and cosmic dust); (4) the importance of contamination knowledge strategies for maximizing the science returns of sample-return missions; and (5) best practices and emerging capabilities for the basic characterization and preliminary examination of astromaterials. The primary result of advanced curation research is to both reduce and quantify contamination of astromaterials and preserve the scientific integrity of all samples from mission inception to secure delivery of samples to Earth-based laboratories for in-depth scientific analysis. Advanced curation serves as an important science-enabling activity, and the collective lessons learned from previous spacecraft missions and the results of advanced curation research will work in tandem to feed forward into better spacecraft designs and enable more stringent requirements for future sample return missions and Earth-based sample acquisition.

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.

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)0,002
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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