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Enregistrement W4414874615 · doi:10.1093/mnras/staf1670

The role of self-heating and roughness in micro cold trap stability: implications for lunar poles

2025· article· en· W4414874615 sur OpenAlexfundno aff
V. Formisano, A. Raponi, Michael F. Teodori, Silvio Bertoli, M. Ciarniello, Simone De Angelis, M. C. De Sanctis, G. Filacchione, A. Frigeri, P. O. Hayne, Luca Maggioni, G. Magni, Karstein Sørli

Notice bibliographique

RevueMonthly Notices of the Royal Astronomical Society · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Space Science InstituteInstitut sur la Nutrition et les Aliments FonctionnelsAmerican Sheep Industry Association
Mots-clésSurface finishSurface roughnessRadiationWork (physics)Impact craterPolarTemperature gradientSmoothed-particle hydrodynamicsSurface (topology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Using the Moon as a case study, we explore the effects of surface roughness at a small scale on the temperature of airless planetary bodies. Roughness can significantly influence temperature through a phenomenon known as ‘self-heating,’ in which indirect light plays a crucial role. Solar radiation can be locally reflected and scattered, causing this indirect light to reach areas of the surface that are typically not directly illuminated. This indirect contribution becomes particularly important on very rough surfaces (where self-heating occurs on at millimetre scale) or in concave geometries, such as deep craters (where self-heating occurs on a metre or tenth of metres scale). Indirect light can locally increase the temperature by several degrees, affecting the stability of likely ices. Our numerical model considers both vertical and lateral heat exchange. We analyse different rough surfaces representing ideal lunar polar sites, providing surface temperature maps, highlighting the contribution of self-heating and estimating the lifetime of potential volatiles on these surfaces. Moreover, this work could offer the thermophysical conditions that can be integrated in a Lagrangian code (such as a smoothed particle hydrodynamics code) to characterize the volatile emission and the formation of a transient exosphere. Our results suggest that in some areas, even if the self-heating can contribute to the surface temperature, water ice can remain stable in small cold traps that are only fractions of a metre in size.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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