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Enregistrement W4411389106 · doi:10.3389/fspas.2025.1565830

A novel theoretical approach to predict the interannual variability of sulfur in Mercury’s exosphere and subsurface

2025· article· en· W4411389106 sur OpenAlexaff
S. Verkercke, J. Y. Chaufray, François Leblanc, Anastasis Georgiou, Mark Phillips, Giovanni Munaretto, J. M. T. Lewis, Amanda Ricketts, Liam S. Morrissey

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Astronomy and Space Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésExospherePhysicsMercury (programming language)SulfurAstrobiologyGeophysicsQuantum mechanicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The surfaces of airless bodies are constantly weathered by ions, meteoroids, and radiation, leading to the ejection of surface atoms to form a tenuous, collisionless atmosphere around the body. In the case of Mercury, its high surface temperatures can also lead to thermal desorption (TD) of atoms. Since its discovery approximately 50 years ago, Mercury’s exosphere has been extensively observed by both ground-based and space-borne telescopes. The MErcury Surface, Space ENvironment, GEochemistry, and Ranging (MESSENGER) spacecraft operated 4 years in orbit around Mercury and allowed for the surface composition species to be inferred, notably including sulfur (S). Sulfur was, however, never observed in Mercury’s exosphere. In this study, we use a unique theoretical approach that combines modeling methods across different dimensional scales to understand the presence of sulfur on Mercury. Using a 3D exospheric global model with a Monte-Carlo test-particles approach and accounting for species diffusion in the first meter of Mercury’s regolith, this study aims to provide the first global prediction of the interannual variability of neutral sulfur density in both Mercury’s exosphere and subsurface. Our model predicts the formation of subsurface reservoirs at different depths according to the planetary longitude, with an equatorial reservoir peak location at ∼ 21 cm and ∼ 8 cm below the surface at the hot and cold poles, respectively. Cold longitudes are also predicted to accumulate 6.7 times more sulfur than the hot longitudes. Regarding the exosphere, the larger abundance of sulfur at the cold longitudes induces a local enhancement of the exospheric density around aphelion. The calcium surface abundance is predicted to influence the sulfur adsorption location, leading to a sulfur content enhancement in the vicinity of the −90°E longitude. Our results could be beneficial for optimizing the planning and aiding the analysis and interpretation of future observations of Mercury’s exosphere by BepiColombo.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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