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Enregistrement W3009194054 · doi:10.1111/maps.13461

Visible–near infrared spectral indices for mapping mineralogy and chemistry with <scp>OSIRIS</scp>‐<scp>RE</scp>x

2020· article· en· W3009194054 sur OpenAlexaff
H. H. Kaplan, V. E. Hamilton, E. S. Howell, F. S. Anderson, M. Antonella Barrucci, J. R. Brucato, T. H. Burbine, B. E. Clark, E. A. Cloutis, H. C. Connolly, E. Dotto, Joshua P. Emery, S. Fornasier, C. Lantz, L. F. Lim, F. Merlin, A. Praet, Dennis C. Reuter, Scott A. Sandford, Amy Simon, D. Takir, D. S. Lauretta

Notice bibliographique

RevueMeteoritics and Planetary Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueIsotope Analysis in Ecology
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésMeteoriteAsteroidMineralogyOsirisRegolithChemistryAlbedo (alchemy)Absorption (acoustics)Spectral lineMineralSpectral indexAnalytical Chemistry (journal)GeologyAstrobiologyPhysicsOpticsAstronomyEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The primary objective of the Origins, Spectral Interpretation, Resource Identification, and Security–Regolith Explorer ( OSIRIS ‐ RE x) mission is to return to Earth a pristine sample of carbonaceous material from the primitive asteroid (101955) Bennu. To support compositional mapping of Bennu as part of sample site selection and characterization, we tested 95 spectral indices on visible to near infrared laboratory reflectance data from minerals and carbonaceous meteorites. Our aim was to determine which indices reliably identify spectral features of interest. Most spectral indices had high positive detection rates when applied to spectra of pure, single‐component materials. The meteorite spectra have fewer and weaker absorption features and, as a result, fewer detections with the spectral indices. Indices targeting absorptions at 0.7 and 2.7–3 μm, which are attributable to hydrated minerals, were most successful for the meteorites. Based on these results, we identified a set of 17 indices that are most likely to be useful at Bennu. These indices detect olivines, pyroxenes, carbonates, water/ OH ‐bearing minerals, serpentines, ferric minerals, and organics. Particle size and albedo are known to affect band depth but had a negligible impact on interpretive success with spectral indices. Preliminary analysis of the disk‐integrated Bennu spectrum with these indices is consistent with expectations given the observed absorption near 3 μm. Our study prioritizes spectral indices to be used for OSIRIS ‐ RE x spectral analysis and mapping and informs the reliability of all index‐derived data products, including a science value map for sample site selection.

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 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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,781

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 GPT0,200
Écart entre enseignants0,189 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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