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Enregistrement W4200050910 · doi:10.1089/ast.2021.0111

The Scientific Importance of Returning Airfall Dust as a Part of Mars Sample Return (MSR)

2021· article· en· W4200050910 sur OpenAlexaff
M. M. Grady, Roger E. Summons, T. D. Swindle, Francès Westall, Gerhard Kminek, Michael A. Meÿer, David Beaty, Brandi L. Carrier, T. Haltigin, L. E. Hays, Carl B. Agee, H. Busemann, Barbara Cavalazzi, Charles S. Cockell, Vinciane Debaille, Daniel P. Glavin, Ernst Hauber, Aurore Hützler, Bernard Marty, F. M. McCubbin, Lisa M. Pratt, A. B. Regberg, Alvin L. Smith, C. L. Smith, K. T. Tait, Nicholas J. Tosca, Arya Udry, Tomohiro Usui, M. A. Velbel, M. Wadhwa, María‐Paz Zorzano

Notice bibliographique

RevueAstrobiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensRoyal Ontario MuseumCanadian Space Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramMartianAstrobiologyAtmospheric sciencesEnvironmental scienceEarth scienceAtmosphere of MarsEnvironmental chemistryGeologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dust transported in the martian atmosphere is of intrinsic scientific interest and has relevance for the planning of human missions in the future. The MSR Campaign, as currently designed, presents an important opportunity to return serendipitous, airfall dust. The tubes containing samples collected by the Perseverance rover would be placed in cache depots on the martian surface perhaps as early as 2023–24 for recovery by a subsequent mission no earlier than 2028–29, and possibly as late as 2030–31. Thus, the sample tube surfaces could passively collect dust for multiple years. This dust is deemed to be exceptionally valuable as it would inform our knowledge and understanding of Mars' global mineralogy, surface processes, surface-atmosphere interactions, and atmospheric circulation. Preliminary calculations suggest that the total mass of such dust on a full set of tubes could be as much as 100 mg and, therefore, sufficient for many types of laboratory analyses. Two planning steps would optimize our ability to take advantage of this opportunity: (1) the dust-covered sample tubes should be loaded into the Orbiting Sample container (OS) with minimal cleaning and (2) the capability to recover this dust early in the workflow within an MSR Sample Receiving Facility (SRF) would need to be established. A further opportunity to advance dust/atmospheric science using MSR, depending upon the design of the MSR Campaign elements, may lie with direct sampling and the return of airborne dust. Summary of Findings FINDING D-1: An accumulation of airfall dust would be an unavoidable consequence of leaving M2020 sample tubes cached and exposed on the surface of Mars. Detailed laboratory analyses of this material would yield new knowledge concerning surface-atmosphere interactions that operate on a global scale, as well as provide input to planning for the future robotic and human exploration of Mars. FINDING D-2: The detailed information that is possible from analysis of airfall dust can only be obtained by investigation in Earth laboratories, and thus this is an important corollary aspect of MSR. The same information cannot be obtained from orbit, from in situ analyses, or from analyses of samples drilled from single locations. FINDING D-3: Given that at least some martian dust would be on the exterior surfaces of any sample tubes returned to Earth, the capability to receive and curate dust in an MSR Sample Receiving Facility (SRF) is essential. SUMMARY STATEMENT: The fact that any sample tubes cached on the martian surface would accumulate some quantity of martian airfall dust presents a low-cost scientifically valuable opportunity. Some of this dust would inadvertently be knocked off as part of tube manipulation operations, but any dust possible should be loaded into the OS along with the sample tubes. This dust should be captured in an SRF and made available for detailed scientific analysis.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,722
Score d'incertitude au seuil0,226

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,215 · 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'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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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