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Enregistrement W4400288274 · doi:10.5194/epsc2024-1079

A model for energetic electron microsignatures by Jupiter's moons and application for JUICE and Europa Clipper missions

2024· preprint· en· W4400288274 sur OpenAlexaboutno aff
E. Roussos, N. Krupp, Yixin Hao, M. Fräenz, C. Paranicas, P. Kollmann, G. Clark, Betty Pei-Chun Betty Pei-Chun Tsai, Minyi Long

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClipper (electronics)AstrobiologyJupiter (rocket family)Icy moonElectronPhysicsAerospace engineeringAstronomyPlanetEngineeringNuclear physicsSaturnElectrical engineeringSpacecraft

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The term “microsignatures” refers to localized decreases in trapped particle flux caused by particle absorption by moons or rings that orbit within a planetary magnetosphere. Microsignatures can survive for hours and thus propagate far from the parent moon and its magnetospheric interaction region. They thus evolve under the influence of the background magnetospheric environment, meaning that their profile and location can trace processes in the magnetosphere itself, such as particle transport. Microsignatures are most common in electrons from few keV and up to the ultra-relativistic range (>10 MeV). A large number of microsignature detections at Saturn has revolutionized our understanding of energetic particle transport processes in the planet’s radiation belts. However, to this date, we lack a comprehensive survey of satellite microsignatures at Jupiter, even though few single case studies demonstrate their detectability in both the Galileo and Juno datasets. To proceed with their detailed study at Jupiter, it is necessary to first develop a framework that allows us to predict their timing and verify under which conditions, geometries and energies such predictions are most successful. The complex magnetospheric configuration at Jupiter (compared to the spin-aligned magnetic field of Saturn) introduces several challenges. In this work, we present the first steps towards developing this framework and contrast our initial predictions against energetic particle observations by Juno. In particular, we identify over thirty microsignatures from Jupiter’s innermost moons (Metis, Adrastea, Amalthea and Thebe), which orbit in a region where the effects of magnetic field asymmetries are greatly enhanced. By testing the predicted against the observed timing of those events, we optimize our model and our predictions for the JUICE and Europa Clipper missions at the Galilean moons. The long and continuous residence of both missions in the inner magnetosphere, particularly close to the orbits of Europa, Ganymede and Callisto, would result in unique geometries and opportunities to probe Jupiter’s inner and middle magnetosphere with numerous microsignature observations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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