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Enregistrement W3169530799

Crater Morphometry and Scaling in Coarse, Rubble-Like Targets: Insights from Impact Experiments

2020· article· en· W3169530799 sur OpenAlexaff
R. T. Daly, O. S. Barnouin, Siobhan Light, M. J. Cintala, Kouki Hikosaka, C. M. Ernst, A. A. Knuth, H. C. M. Susorney, David Crawford

Notice bibliographique

RevueLunar and Planetary Science Conference · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact craterRubbleGeologyAsteroidScalingEjectaGrain sizeAttenuationLayeringImpact structureShock (circulatory)Geotechnical engineeringAstrobiologyGeometryGeomorphologyPhysicsOpticsMathematicsAstrophysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spacecraft images reveal that the asteroids Itokawa, Ryugu, and Bennu are covered with coarse, boulder-rich material [1–3]. Impactors that collide with these bodies encounter a target with extreme physical heterogeneity. Other bodies can also possess significant physical heterogeneity (e.g., megaregolith, layering, etc.). Such heterogeneities establish free surfaces and impedance contrasts that can affect shock propagation and attenuation. Therefore, such heterogeneities may also affect crater formation and excavation [4], melt generation [5–7] and crater scaling [4]. As described by [8,9], the extent to which target heterogeneity affects crater formation likely depends on how the length scale, d, of the heterogeneity (e.g., boulder size on a rubble-pile asteroid) compares to the width of the shock, w, generated by impact. Here we further test this hypothesis using impact experiments across a broad range of impact velocities and target grain sizes to systematically vary the ratio between the width of the shock and the diameter of target grains.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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