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Enregistrement W3047288214 · doi:10.3847/25c2cfeb.8b7aced6

Venus as a Nearby Exoplanetary Laboratory

2021· preprint· en· W3047288214 sur OpenAlexaff
Stephen R. Kane, Giada Arney, P. K. Byrne, David Crisp, Shawn Domagal‐Goldman, Colin Goldblatt, David Grinspoon, J. W. Head, A. Lenardic, Victoria Meadows, Cayman T. Unterborn, M. J. Way

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHabitabilityAstrobiologyExoplanetPlanetary habitabilityVenusCircumstellar habitable zonePlanetKepler-69cTerrestrial planetAstronomyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The key goals of the astrobiology community are to identify environments beyond Earth that may be habitable, and to search for signs of life in those environments. A fundamental aspect of understanding the limits of habitable environments and detectable signatures is the study of where such environments can occur. Thus, the need to study the creation, evolution, and frequency of environments hostile to habitability is an integral part of the astrobiology story. The study of these environments provides the opportunity to understand the bifurcation between habitable and uninhabitable conditions on planetary bodies. The archetype of such a planet is Earth's sibling planet, Venus, which provides a unique opportunity to explore the processes that created a completely uninhabitable environment and thus define the conditions that rule out bio-related signatures. We advocate a continued comprehensive study of our neighboring planet, to include models of early atmospheres, compositional abundances, and Venus-analog frequency analysis from current and future exoplanet data. Critically, new missions to Venus that provide in-situ data are necessary to address the major gaps in our current understanding, and to enable us to take the next steps in characterizing planetary habitability.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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