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Enregistrement W4413920410 · doi:10.1016/j.eqs.2025.06.006

Basic processing of the InSight seismic data from Mars for further seismological research

2025· article· en· W4413920410 sur OpenAlexfundno aff
Shuguang Wang, Zhixiang Yao, Jiaqi Li, Wanbo Xiao, Tianfan Yan, Feng Xu

Notice bibliographique

RevueEarthquake Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Nautical Research SocietyNational Key Research and Development Program of ChinaPeking UniversityEidgenössische Technische Hochschule ZürichJet Propulsion LaboratorySociety of Surgical OncologyNational Aeronautics and Space AdministrationNational Natural Science Foundation of ChinaIncorporated Research Institutions for SeismologyCentre National d’Etudes SpatialesInstitute of Geophysics, China Earthquake Administration
Mots-clésMars Exploration ProgramGeologySeismologyData processingAstrobiologyEarth scienceGeophysicsComputer scienceDatabasePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The InSight mission has obtained seismic data from Mars, offering new insights into the planet’s internal structure and seismic activity. However, the raw data released to the public contain various sources of noise, such as ticks and glitches, which hamper further seismological studies. This paper presents step-by-step processing of InSight’s Very Broad Band seismic data, focusing on the suppression and removal of non-seismic noise. The processing stages include tick noise removal, glitch signal suppression, multicomponent synchronization, instrument response correction, and rotation of orthogonal components. The processed datasets and associated codes are openly accessible and will support ongoing efforts to explore the geophysical properties of Mars and contribute to the broader field of planetary seismology.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,350

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,245 · 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'étudeAutre devis
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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