NEO Population, Velocity Bias, and Impact Risk from an ATLAS Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We estimate the total population of near-Earth objects (NEOs) in the solar system using an extensive, “solar-system-to-pixels” fake-asteroid simulation to debias detections of real NEOs by the ATLAS survey. Down to absolute magnitudes H = 25 and 27.6 (diameters of ∼34 and 10 m, respectively, for 15% albedo), we find total populations of (3.72 ± 0.49) × 105 and (1.59 ± 0.45) × 107 NEOs, respectively. Most of the plausible sources of error tend toward underestimation, so the true populations are likely larger. We find the distribution of H magnitudes steepens for NEOs fainter than H ∼ 22.5, making small asteroids more common than extrapolation from brighter H mags would predict. Our simulation indicates a strong bias against detecting small but dangerous asteroids that encounter Earth with high relative velocities—i.e., asteroids in highly inclined and/or eccentric orbits. Worldwide NEO discovery statistics indicate this bias affects global NEO detection capability to the point that an observational census of small asteroids in such orbits is probably not currently feasible. Prompt and aggressive followup of NEO candidates, combined with closer collaborations between segments of the global NEO community, can increase detection rates for these dangerous objects.
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 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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».