Compositional properties of planet-crossing asteroids from astronomical surveys
Notice bibliographique
Résumé
Context. The study of planet-crossing asteroids is of both practical and fundamental importance. As they are closer than asteroids in the Main Belt, we have access to a smaller size range, and this population frequently impacts planetary surfaces and can pose a threat to life. Aims. We aim to characterize the compositions of a large corpus of planet-crossing asteroids and to study how these compositions are related to orbital and physical parameters. Methods. We gathered publicly available visible colors of near-Earth objects (NEOs) from the Sloan Digital Sky Survey ( SDSS ) and SkyMapper surveys. We also computed SDSS -compatible colors from reflectance spectra of the Gaia mission and a compilation of ground-based observations. We determined the taxonomy of each NEO from its colors and studied the distribution of the taxonomic classes and spectral slope against the orbital parameters and diameter. Results. We provide updated photometry for 470 NEOs from the SDSS , and taxonomic classification of 7401 NEOs. We classify 42 NEOs that are mission-accessible, including six of the seven flyby candidates of the ESA Hera mission. We confirm the perihelion dependence of spectral slope among S-type NEOs, likely related to a rejuvenation mechanism linked with thermal fatigue. We also confirm the clustering of A-type NEOs around 1.5–2 AU, and predict the taxonomic distribution of small asteroids in the NEO source regions in the Main Belt.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».