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Enregistrement W4280588564 · doi:10.3389/fspas.2022.895362

The Martian Crustal Magnetic Field

2022· article· en· W4280588564 sur OpenAlexafffund
Anna Mittelholz, C. L. Johnson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Astronomy and Space Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEidgenössische Technische Hochschule ZürichHarvard University
Mots-clésDynamoMartianGeophysicsMagnetizationMars Exploration ProgramAstrobiologyCrustPlanetMartian surfacePhysicsMagnetismField (mathematics)Earth's magnetic fieldGeologyMagnetic fieldAstrophysicsCondensed matter physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mars’ crustal magnetic field holds information on the planet’s interior evolution and exterior processes that have modified the crust. Crustal magnetization records an ancient dynamo field that indicates very different interior conditions in the past, possibly linked to the presence of a thicker early atmosphere. Current data sets have provided a wealth of information on the ancient magnetic field, and on the acquisition and modification of magnetization in the crust. However, many puzzles remain regarding the nature and origin of crustal magnetization, and the timing and characteristics of the past dynamo. Here we use recent advances in understanding martian magnetism to highlight open questions, and ways in which they can be addressed through laboratory analysis, modeling and new data sets. Many of the outstanding key issues require data sets that close the gap in spatial resolution between available global satellite and local surface magnetic field measurements. Future missions such as a helicopter, balloon or airplane can provide areal high resolution coverage of the magnetic field, vital to major advances in understanding planetary crustal magnetic fields.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

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 savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations25
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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