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Enregistrement W4379054741 · doi:10.3847/1538-4357/acb93a

Modeling the 2022 τ-Herculid Outburst

2023· article· en· W4379054741 sur OpenAlexafffundabout
Auriane Egal, Paul Wiegert, Peter Brown, Denis Vida

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensRio Tinto (Canada)Espace pour la vieWestern University
Organismes subventionnairesNuclear Safety and Security CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésPhysicsAstronomyAstrophysicsAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The τ -Herculids (IAU shower number 61 TAH) is a minor meteor shower associated with comet 73P/Schwassmann–Wachmann 3, a Jupiter-family comet that disintegrated into several fragments in 1995. As a consequence of the nucleus breakup, possible increased meteor rates were predicted for 2022. On May 30–31, observation networks around the world reported two distinct peaks of TAH activity, around solar longitudes 69.°02 and 69.°42. This work examines the encounter conditions of the Earth with meteoroids ejected from 73P during the splitting event and on previous perihelion passages. Numerical simulations suggest that the main peak observed in 2022 was caused by meteoroids ejected from the splitting nucleus with four times the typical cometary gas expansion speed. High-resolution measurements performed with the Canadian Automated Meteor Observatory indicate that these meteoroids are fragile, with estimated bulk densities of 250 kg m −3 . In contrast with the main peak, the first TAH activity peak in 2022 is best modeled with trails ejected prior to 1960. We find that ordinary cometary activity could have produced other TAH apparitions observed in the past, including in 1930 and 2017. The extension of our model to future years predicts significant returns of the shower in 2033 and 2049.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,146
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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