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Enregistrement W3165431189 · doi:10.17863/cam.85203

Ariel planetary interiors White Paper

2020· article· en· W3165431189 sur OpenAlexaff
Ravit Helled, Stephanie Werner, Caroline Dorn, T. Guillot, Masahiro Ikoma, Yūichi Itō, Mihkel Kama, Tim Lichtenberg, Yamila Miguel, Oliver Shorttle, Paul Tackley, Diana Valencia, Allona Vazan

Notice bibliographique

RevueRepository for Publications and Research Data (ETH Zurich) · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueStellar, planetary, and galactic studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesUniversität ZürichNorges ForskningsrådSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungCentre of Excellence for Environmental Decisions, Australian Research CouncilNational Science Foundation
Mots-clésExoplanetAstrobiologyPlanetAtmosphere (unit)Atmospheric compositionPhysicsRADIUSAstronomyMeteorologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recently adopted Ariel ESA mission will measure the atmospheric composition of a large number of exoplanets. This information will then be used to better constrain planetary bulk compositions. While the connection between the composition of a planetary atmosphere and the bulk interior is still being investigated, the combination of the atmospheric composition with the measured mass and radius of exoplanets will push the field of exoplanet characterisation to the next level, and provide new insights of the nature of planets in our galaxy. In this white paper, we outline the ongoing activities of the interior working group of the Ariel mission, and list the desirable theoretical developments as well as the challenges in linking planetary atmospheres, bulk composition and interior structure.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,110
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeSans objet
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

Citations21
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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