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Enregistrement W4406758830 · doi:10.1038/s41598-024-84001-2

Airspace closures due to reentering space objects

2025· article· en· W4406758830 sur OpenAlexafffund
Ewan Wright, Aaron C. Boley, Michael Byers

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSpace Satellite Systems and Control
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAeronauticsReentryRocket (weapon)Air traffic controlAerospace engineeringDilemmaCollisionNational Airspace SystemComputer scienceEngineeringComputer securityBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uncontrolled reentries of space objects create a collision risk with aircraft in flight. While the probability of a strike is low, the consequences could be catastrophic. Moreover, the risk is rising due to increases in both reentries and flights. In response, national authorities may choose to preemptively close airspace during reentry events; some have already done so. We determine the probability for a rocket body reentry within airspace over a range of air traffic densities. The highest-density regions, around major airports, have a 0.8% chance per year of being affected by an uncontrolled reentry. This rate rises to 26% for larger but still busy areas of airspace, such as that found in the northeastern United States, northern Europe, or around major cities in the Asia-Pacific region. For a given reentry, the collision risk in the underlying airspace increases with the air traffic density. However, the economic consequences of flight delays also increase should that airspace be closed. This situation puts national authorities in a dilemma-to close airspace or not-with safety and economic implications either way. The collision risk could be mitigated if controlled reentries into the ocean were required for all missions. However, over 2300 rocket bodies are already in orbit and will eventually reenter in an uncontrolled manner. Airspace authorities will face the challenge of uncontrolled reentries for decades to come.

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 enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,672

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations7
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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