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Enregistrement W4376107489 · doi:10.1029/2022je007694

Depth Distribution of Chlorine at Gale Crater, Mars, as Derived From the DAN and APXS Experiments Onboard the Curiosity Rover

2023· article· en· W4376107489 sur OpenAlexaff
M. L. Litvak, И. Г. Митрофанов, R. Gellert, M. V. Djachkova, Denis Lisov, A. R. Vasavada, S. Czarnecki

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Planets · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Education and Science of the Russian Federation
Mots-clésMars Exploration ProgramGeologyImpact craterBedrockAstrobiologyAeolian processesChlorineMineralogyGeochemistryGeomorphologyMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The subsurface chlorine depth distribution at Gale crater has been studied using measurements from the Alpha Particle X‐ray Spectrometer (APXS) and Dynamic Albedo of Neutrons (DAN) instruments onboard NASA's Curiosity Mars rover. These measurements have been acquired at or near ∼30 drill holes made by Curiosity along its 30 km drive. APXS measured a ∼15 micron surface layer of bedrock and shallow depth of ∼5 cm of drill tailings. DAN is sensitive to the bulk (∼50 cm depth) chlorine abundance and that of other neutron absorbing elements. Joint analysis of APXS and DAN data shows that the chlorine distribution at Gale crater consists of two components: surficial chlorine with concentrations >1 wt.%, possibly controlled by aeolian deposition of Cl‐rich dust and surface alteration, and subsurface chlorine with concentrations <1 wt.%, likely a result of groundwater activity in the past.

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 enseignants0,489
Score d'incertitude au seuil0,213

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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