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Enregistrement W4380729313 · doi:10.1093/mnras/stad1663

Comparison of a pebbles-based model with the observed evolution of the water and carbon dioxide outgassing of comet 67P/Churyumov-Gerasimenko

2023· article· en· W4380729313 sur OpenAlexfundno aff
M. Ciarniello, M. Fulle, F. Tosi, S. Mottola, F. Capaccioni, D. Bockelée–Morvan, A. Longobardo, A. Raponi, G. Filacchione, G. Rinaldi, A. Rotundi, M. C. De Sanctis, V. Formisano, G. Magni

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgenzia Spaziale ItalianaInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsEuropean Space Agency
Mots-clésOutgassingCometCarbon dioxidePhysicsAtmospheric sciencesLight curveSouthern HemisphereEnvironmental scienceAstrobiologyAstrophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT The Rosetta mission escorted comet 67P/Churyumov-Gerasimenko for approximately two years including the perihelion passage (1.24 au, 2015 August), allowing us to monitor the seasonal evolution of the water and carbon dioxide loss rates. Here, we model 67P/Churyumov-Gerasimenko water and carbon dioxide production as measured by the Rosina experiment during the entire escort phase by applying the Water-ice-Enriched Block (WEB) model, namely a structural and activity model for a nucleus made of pebbles. Furthermore, we compare the surface temperature distribution inferred by VIRTIS-M observations in 2014 August (≈3.5 au inbound, northern summer) with the expected temperatures from our simulations in the nucleus’ northern hemisphere, investigating the relevance of self-illumination effects in the comet ‘neck’ and assessing the active area extent during the northern summer. Our simulations imply that: (1) water production at perihelion is mostly from the dehydration of water-poor pebbles, continuously exposed by CO2-driven erosion; (2) at large heliocentric distances outbound the water loss rate is dominated by the self-cleaning of fallout deposits; (3) the outbound steep decrease of the water production curve with heliocentric distance results from the progressive reduction of the nucleus water-active area, as predicted by the proposed model; (4) in 2014 August the water production is dominated by distributed sources, originating in the active ‘neck’; (5) distributed sources originating in water-ice-rich exposures dominate the water production approximately up to the inbound equinox; (6) the time evolution of the CO2 loss rate during the Rosetta escort phase is consistent with the WEB model.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,282

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 technologies0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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