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Enregistrement W3178786353 · doi:10.5194/egusphere-egu21-3198

Nanodust detection with Cassini CDA - Implications for DESTINY+ and Interstellar Probe

2021· article· en· W3178786353 sur OpenAlexaff
R. Srama, Jon K. Hillier, Sean Hsu, S. Kempf, Masanori Kobayashi, H. Kruêger, G. Moragas‐Klostermeyer, A. Mocker, Jonas Simolka, Veerle Sterken, Z. Sternovsky, Heiko Strack

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaturnPhysicsCosmic dustAstrobiologyAstronomySpectrometerHypervelocityPlanetOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cosmic Dust Analyzer (CDA) onboard Cassini characterized successfully the dust environment at Saturn from 2004 to 2017. Besides the study of Saturn’s E ring and its interaction with the embedded moons, CDA detected nanoparticles in the outer Saturn system moving on unbound orbits and originating primarily from Saturn’s E-ring. Although the instrument was built to detect micron and sub-micron sized particles, nano-sized grains were detected during the flyby at early Jupiter and in the outer environment at Saturn. Fast dust particles with sizes below 10 nm were measured by in-situ impact ionization and mass spectra were recorded. What are the limits of in-situ hypervelocity impact detection and what can be expected with current high-resolution mass spectrometers as flown onboard the missions DESTINY+ or EUROPA? Is the sensitivity of Dust Telescopes sufficient to detect nano-diamonds in interstellar space? This presentation summarizes the current experience of in-situ dust detectors and gives a prediction for future missions. In summary, current Dust Telescopes with integrated high-resolution mass spectrometers are more sensitive than the CASSINI Cosmic Dust Analyzer.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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