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Enregistrement W4392685389 · doi:10.1190/iceg2023-024.1

3D imaging of Mars’ shallow subsurface with orbital radar data

2024· article· en· W4392685389 sur OpenAlexaff
F. J. Foss, N. E. Putzig, M. R. Perry, G. A. Morgan, A. T. Russell, B. A. Campbell, Stewart A. Levin, J. W. Holt, M. S. Christoffersen, I. B. Smith

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyMars Exploration ProgramOrbiterGround-penetrating radarRadarRemote sensingExploration of MarsDepth soundingAstrobiologyAerospace engineeringPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since November 2006, the Shallow Radar (SHARAD) aboard the U.S. National Aeronautics and Space Administration’s (NASA’s) Mars Reconnaissance Orbiter (MRO) has been conducting subsurface sounding operations from orbit around Mars. This extended campaign has provided tens of thousands of radar profiles of Mars shallow subsurface, with coverage density in some regions having become sufficient for performing three-dimensional (3D) imaging. Adapting methods and tools used to produce, analyze, and interpret terrestrial seismograms, we have produced and studied fully imaged 3D radargrams in Mars’ polar and mid-latitudes regions. In this report, we provide some background on the SHARAD instrument, summarize the methods and tools used in creating 3D radargrams from SHARAD data, and present example views from the latest 3D radargram in the north polar region known as Planum Boreum (PB).

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)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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