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Enregistrement W4415971256 · doi:10.1371/journal.pone.0326628

Complex crater formation by low energy impactors

2025· article· en· W4415971256 sur OpenAlexaff
Rodrigo T. Paulino, Thiago Oblesrczuk, Julia Lencioni Aliboni, A. Hetem, J. Schoenmaker

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpact craterScalingHomogeneousRange (aeronautics)Granular materialEjectaImpact structureScaling law

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigate the formation of complex craters in low-energy laboratory impacts using layered granular beds and a range of impactors, including solid, liquid, and granular types. Shallow granular targets change how the impact energy is dissipated, resulting in power-law scalings for the crater diameter that depart from those observed in homogeneous targets. An adaptation of the well-known Schmidt-Holsapple scaling was made to explain the impacts made from the liquid droplets. Furthermore, we show that the layered target promotes the formation of complex crater features, including flat floors and central peaks, even at low impact energies, through an essentially distinct process when compared to high energy impacts. In particular, granular impactors consistently produce ring-shaped craters, a result explained by a mechanism analogous to air entrapment in droplet impacts. This ring-like morphology was also successfully reproduced in simulations using a modelling approach developed in this work. These findings suggest that layered targets can reproduce features typical of planetary-scale complex craters at the laboratory scale, opening new avenues for small-scale experimental studies of impact dynamics with potential applications in planetary geology and civil engineering.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations0
Publié2025
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