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Enregistrement W3210473267 · doi:10.3847/psj/ac26c4

Mass and Shape Determination of (101955) Bennu Using Differenced Data from Multiple OSIRIS-REx Mission Phases

2021· article· en· W3210473267 sur OpenAlexaff
Sander Goossens, D. D. Rowlands, E. Mazarico, Andrew J. Liounis, Jeffrey L. Small, Dolan Highsmith, Jason C. Swenson, Joshua Lyzhoft, Benjamin W. Ashman, Kenneth M. Getzandanner, Jason M. Leonard, J. Geeraert, Coralie D. Adam, Peter G. Antreasian, O. S. Barnouin, M. G. Daly, J. A. Seabrook, D. S. Lauretta

Notice bibliographique

RevueThe Planetary Science Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesScience Mission DirectorateGoddard Space Flight CenterNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAsteroidLandmarkScale (ratio)Sample (material)GeologyAltimeterScale factor (cosmology)GeodesyOrientation (vector space)Remote sensingComputer sciencePhysicsGeographyArtificial intelligenceCartographyGeometryMathematicsAstrophysicsAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Origins, Spectral Interpretation, Resource Identification, and Security-Regolith Explorer (OSIRIS-REx) mission collected a sample from the rubble-pile asteroid (101955) Bennu for return to Earth. For the successful Touch And Go sample acquisition maneuver, the shape and mass of the asteroid needed to be known precisely. Here we use a combination of radiometric, image landmark, and laser altimetry data to determine Bennu’s mass, shape, and orientation simultaneously and to verify existing models thereof. Our shape determination consists of estimating a scale factor and three frame rotation angles that apply to both the global digital terrain model (GDTM) and the landmark coordinates. We use a data type called image constraints, where we take the difference of the observation of the same landmark in images taken at two different times. We analyze data from two phases of the OSIRIS-REx mission, Orbital B and Recon B, and show that interphase image constraints greatly reduce interdependencies between estimated parameters for mass, GDTM scale, and biases on the altimetry data. This results in an improved solution for the mass and shape relative to considering a single mission phase. We find Bennu’s gravitational parameter GM to be 4.89256 ± 0.00035 m3 s−2, and we find a scale factor of 1.000896 ± 0.00036 for the altimetry-based GDTM. Using the scaled volume, this results in a bulk density of 1191.57 ± 1.74 kg m−3 , which is within the uncertainties of previous analyses but more precise.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations17
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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