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Enregistrement W4403240112 · doi:10.1007/s11214-024-01114-w

Heavy Molecular and Metallic Ions in the Magnetosphere

2024· article· en· W4403240112 sur OpenAlexaff
M. Yamauchi, Steve Christon, I. Dandouras, S. Haaland, Daniel Kastinen, L. M. Kistler, Satonori Nozawa, J. M. C. Plane, Y. Saito, Leonard Schulz, S. Watababe, P. Wurz, A. W. Yau

Notice bibliographique

RevueSpace Science Reviews · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesEuropean Office of Aerospace Research and DevelopmentNorges Forskningsråd
Mots-clésMagnetosphereIonMetalMaterials sciencePhysicsNuclear physicsMetallurgyPlasmaQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Observations and present knowledge of heavy ions with mass ≥ 27 in the magnetosphere are reviewed. There are four ultimate sources of these heavy ions: the solar wind (mainly high charge-state atomic ions), the ionosphere (mainly molecular ions), the atmospheric metal layers that originate ultimately from ablation of meteoroids and possibly space debris (low charge-state metallic ions and metal-rich molecular ions), and lunar surface and exosphere (low charge-state metallic and molecular ions). The upstream heavy ions (solar wind origin and lunar origin) give independent information on the ion entry routes to the magnetosphere from proton (H + ) and alpha particles (He ++ ): with similar mass-per-charge (m/q) values, or gyroradius, for the solar wind origin, and much larger gyroradius for the lunar origin. The lunar origin ions also give independent insights from laboratory observations on the sputtering processes. The atmospheric origin molecular and metallic ions are essential in understanding energization, ionization altitudes, and upward transport in the ionosphere during various ionospheric and magnetospheric conditions. These ions are also important when considering the evolution of the Earth’s atmosphere on the geological timescale. Only a few terrestrial missions have been equipped with instrumentation dedicated to separate these molecular and metallic ions, within only a limited energy range (cold ions of < 50 eV and energetic ions of ∼ 100 keV or more) and a limited mass range (mainly ≤ 40 amu). This is far too limited to make any quantitative discussion on the very heavy ions in the magnetosphere. For example, the existing data are far from sufficient for determining the dominant contributor from the four possible sources, or even to rule out any of the possible sources as a substantial contributor. Under this circumstance, it is worth to re-examine, using available tools, the existing data from the past and on-going missions, including those not designed for the required mass separation, to search for these ions. The purpose of this review is to summarize the availability of these datasets and tools. This review also shows some examples of combinations of different datasets that provide important indications of the sources of these heavy ions and their amounts that have been overlooked to date. Finally, we note the possible future contamination of specific masses (mainly aluminum (Al), but also lithium (Li), iron (Fe), nickel (Ni), copper (Cu), titanium (Ti) and germanium (Ge)) by the ablation of re-entering human-made objects in space (debris and alive satellites) in the coming decades. This possibility argues the need for dedicated observations of magnetospheric and ionospheric metallic ions before these metallic ions of space debris origin start to dominate over the natural contribution. The required observations can be performed with the available designs of space instrumentation and available ground-based instruments.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,980
Score d'incertitude au seuil0,301

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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