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Enregistrement W4213204652 · doi:10.3389/fspas.2022.809771

Rotation Periods of Asteroids Determined With Bootstrap Convex Inversion From ATLAS Photometry

2022· article· en· W4213204652 sur OpenAlexfundno aff
Josef Ďurech, Michael Vávra, R. Vančo, Nicolas Erasmus

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Astronomy and Space Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesQueen's UniversityGrantová Agentura České RepublikyNational Aeronautics and Space AdministrationQueen's University BelfastNuclear Safety and Security CommissionSpace Telescope Science Institute
Mots-clésAsteroidRotation periodPhysicsSidereal timePhotometry (optics)Light curveRotation (mathematics)AstronomyEphemerisGeodesyAstrophysicsGeometryGeologyStarsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The rotation period is one of the fundamental physical characteristics of asteroids. It can be determined from photometric measurements by standard methods of time-series period analysis or by creating a physical model of an asteroid with the rotation period being one of the fitted parameters. We used the latter approach to determine the sidereal rotation period for more than 5000 asteroids, out of which about 1600 are those for which their period was not known. We processed photometric measurements of about 100,000 asteroids from the ATLAS survey with the light curve inversion technique in the Asteroids@home project to search for the best-fit rotation period. This was repeated 25 times with randomly resampled—bootstrapped—data. For thousands of asteroids, their best-fit period was the same for most of the bootstrapped data sets; thus, their rotation period was determined with a high degree of reliability.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,438

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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