Asteroid models reconstructed from ATLAS photometry
Notice bibliographique
Résumé
Context. The Asteroid Terrestrial-impact Last Alert System (ATLAS) is an all-sky survey primarily aimed at detecting potentially hazardous near-Earth asteroids. Apart from the astrometry of asteroids, it also produces their photometric measurements that contain information about asteroid rotation and their shape. Aims. To increase the current number of asteroids with a known shape and spin state, we reconstructed asteroid models from ATLAS photometry that was available for approximately 180 000 asteroids observed between 2015 and 2018. Methods. We made use of the light-curve inversion method implemented in the Asteroids@home project to process ATLAS photometry for roughly 100 000 asteroids with more than a hundred individual brightness measurements. By scanning the period and pole parameter space, we selected those best-fit models that were, according to our setup, a unique solution for the inverse problem. Results. We derived ~2750 unique models, 950 of them were already reconstructed from other data and published. The remaining 1800 models are new. About half of them are only partial models, with an unconstrained pole ecliptic longitude. Together with the shape and spin, we also determined for each modeled asteroid its color index from the cyan and orange filter used by the ATLAS survey. We also show the correlations between the color index, albedo, and slope of the phase-angle function. Conclusions. The current analysis is the first inversion of ATLAS asteroid photometry, and it is the first step in exploiting the huge scientific potential that ATLAS photometry has. ATLAS continues to observe, and in the future, this data, together with other independent photometric measurements, can be inverted to produce more refined asteroid models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».