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Enregistrement W4293147025 · doi:10.3847/psj/ac66eb

Apophis Planetary Defense Campaign

2022· article· en· W4293147025 sur OpenAlexafffund
V. Reddy, Michael S. P. Kelley, Jessie Dotson, Davide Farnocchia, Nicolas Erasmus, David Polishook, J. Masiero, L. A. M. Benner, J. M. Bauer, M. R. Alarcón, D. D. Balam, D. Bamberger, David M. Bell, Fabrizio Barnardi, Terry Bressi, M. Brozović, Melissa J. Brucker, L. Buzzi, Juan Luis Cano, David C. Cantillo, Ramona Cennamo, S. Chastel, Omarov Chingis, Young‐Jun Choi, E. Christensen, L. Denneau, M. Dróżdż, L. Elenin, O. Erece, Laura Faggioli, Carmelo Falco, Dmitry Glamazda, F. Graziani, A. Heinze, Matthew J. Holman, Alexander L. Ivanov, C. Jacques, Petro Janse van Rensburg, G. Kaiser, K. Kamínski, M. K. Kamińska, Murat Kaplan, Dong-Heun Kim, Myung-Jin Kim, Csaba Kiss, Tatiana Kokina, Э. Д. Кузнецов, Jeffrey A. Larsen, Hee-Jae Lee, R. Lees, J. de León, J. Licandro, Amy Mainzer, A. Marciniak, Michaël Marsset, Ron Mastaler, Donovan Mathias, R. S. McMillan, Hissa Medeiros, M. Micheli, Artem Mokhnatkin, Hong-Kyu Moon, David Morate, Shantanu P. Naidu, Alessandro Nastasi, A. Novichonok, W. Ogłoza, András Pál, F. Pérez-Toledo, A. S. Perminov, Elisabeta Petrescu, Marcel Popescu, Mike T. Read, D. Reichart, I. Reva, Dong-Goo Roh, Clemens Rumpf, Akash Satpathy, S. Schmalz, J. V. Scotti, Aleksander Serebryanskiy, M. Serra‐Ricart, Э. Сонбас, Róbert Szakáts, Patrick Taylor, J. Tonry, A. F. Tubbiolo, Peter Vereš, R. J. Wainscoat, Elizabeth Warner, H. Weiland, R. Weryk, Lorien Wheeler, Yulia Wiebe, Hong-Suh Yim, M. Żejmo, Anastasiya Zhornichenko, S. Zoła, Patrick Michel

Notice bibliographique

RevueThe Planetary Science Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesPlanetary Science DivisionScience Mission DirectorateJet Propulsion LaboratoryAmes Research CenterMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationTürkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma KurumuQueen's UniversityCalifornia Institute of TechnologyEuropean CommissionMoscow Center of Fundamental and Applied MathematicsNuclear Safety and Security CommissionBrinson FoundationNational Research FoundationSpace Telescope Science InstituteUniversity of ArizonaRussian Academy of SciencesQueen's University BelfastNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAsteroidNear-Earth objectAeronauticsComputer scienceAstrobiologyEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We describe results of a planetary defense exercise conducted during the close approach to Earth by the near-Earth asteroid (99942) Apophis during 2020 December–2021 March. The planetary defense community has been conducting observational campaigns since 2017 to test the operational readiness of the global planetary defense capabilities. These community-led global exercises were carried out with the support of NASA’s Planetary Defense Coordination Office and the International Asteroid Warning Network. The Apophis campaign is the third in our series of planetary defense exercises. The goal of this campaign was to recover, track, and characterize Apophis as a potential impactor to exercise the planetary defense system including observations, hypothetical risk assessment and risk prediction, and hazard communication. Based on the campaign results, we present lessons learned about our ability to observe and model a potential impactor. Data products derived from astrometric observations were available for inclusion in our risk assessment model almost immediately, allowing real-time updates to the impact probability calculation and possible impact locations. An early NEOWISE diameter measurement provided a significant improvement in the uncertainty on the range of hypothetical impact outcomes. The availability of different characterization methods such as photometry, spectroscopy, and radar provided robustness to our ability to assess the potential impact risk.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,005

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,187 · 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

Citations24
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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