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Enregistrement W2995780368 · doi:10.3847/1538-4357/ab4e95

Probing Coronal Magnetic Fields with Sungrazing Comets: H i Lyα from Pickup Ions

2019· article· en· W2995780368 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSolar windCometPlasmaPopulationComet tailSpectral lineMagnetic fieldSolar radiusDoppler effectRedshift

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observations of sungrazing comets can be used to probe the solar corona, to study the composition of the comets, and to investigate the plasma processes that govern the interaction between the coronal plasma and cometary gas. UVCS observations of the intensities and line profiles of H i Lyα trace the density, temperature, and outflow speed of the corona. Analysis of H i Lyα observations of comet C/2002 S2 showed a surprising split in the comet’s Lyα tail and an asymmetry of redshifted and blueshifted emission across the tail axis. It was suggested that the velocity structure might result from a population of neutrals produced by charge transfer between pickup ions and cometary neutrals. Here we present numerical simulations of the H i Lyα intensity and velocity centroid for sungrazing comets under the assumptions that the magnetic field and solar wind are radial. The models qualitatively reproduce the observations of Comet C/2002 S2 and potentially explain the split tail morphology that was seen in C/2002 S2 and also C/2001 C2. They also match the observed red- and blueshifts, though the solar wind velocity needed to explain the blueshift implies strong Doppler dimming and requires a higher outgassing rate to match the light curve. However, the models do not match the observations in detail, and we discuss the remaining discrepancies and the uncertainties in the model. We briefly discuss the implications for other UVCS comet observations and sungrazing comet observations with the Metis coronagraph.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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