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Enregistrement W4414027523 · doi:10.3847/psj/adf8ca

The Visibility of the Ōtautahi–Oxford Interstellar Object Population Model in LSST

2025· article· en· W4414027523 sur OpenAlexaff
Rosemary C. Dorsey, Matthew J. Hopkins, Michele T. Bannister, Samantha Lawler, Chris Lintott, A. H. Parker, John C. Forbes

Notice bibliographique

RevueThe Planetary Science Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensCampion CollegeUniversity of Regina
Organismes subventionnairesAcademy of FinlandRoyal Society Te Apārangi
Mots-clésVisibilityObject (grammar)PopulationComputer sciencePhysicsAstrobiologyMeteorologyArtificial intelligenceSociologyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With a new probabilistic technique for sampling interstellar object (ISO) orbits with high efficiency, we assess the observability of ISOs under a realistic cadence for the upcoming Vera C. Rubin Observatory’s Legacy Survey of Space and Time (LSST). Using the Ōtautahi–Oxford population model, we show that there will be complex on-sky structure in the pattern of direction and velocity revealed by the detected ISO population, with the expected enhanced northern flux complicating efforts to derive population parameters from the LSST’s predominately southern footprint. For reasonable luminosity functions with slopes of 2.5 ≤ q s ≤ 4.0, the most discoverable ISOs have H r ≃ 14.6−20.7. The slope of the luminosity function of ISOs will be relatively quickly constrained by the characteristics of the LSST detected population, such as the distributions of perihelia, velocity at infinity, and discovery circumstances. Discoveries are evenly split around their perihelion passage and are biased to lower velocities. After their discovery by LSST, it will be rare for ISOs to be visible for less than a month; most will have m r ≤ 23 for months, and the window for spectroscopic characterization could be as long as 2 yr. While these probabilistic assessments are robust against model or spatial density refinements that change the absolute numbers of ISO discoveries, our simulations predict a yield of 6–51 asteroidal ISOs, which is similar to previous works and demonstrates the validity of our new methods.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,133
Score d'incertitude au seuil0,758

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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