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Enregistrement W4416756572 · doi:10.1029/2024je008621

Influence of the Earthward and Tailward Ion Flows on the Lunar Surface Water in the Magnetotail

2025· article· en· W4416756572 sur OpenAlexaff
Huizi Wang, Quanqi Shi, J. Zhang, Lianghai Xie, Chao Yue, Ruilong Guo, Yao Chen, Wenlong Liu, T. Pitkänen, Jong‐Sun Park, A. W. Degeling, Anmin Tian, T. L. Chen, Siqi Zhao, Kevin X. Li, Yue Fu, Jian Chen, Chao Xiao, Wensai Shang, Ji Liu, Qiugang Zong, S. Y. Fu

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Planets · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetosphereIonFlow (mathematics)PolarSurface (topology)PlasmaSolar wind

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Earth wind, namely the particles from the Earth's magnetotail, is an important source of lunar water. Besides tailward flow incident on the lunar nearside when the Moon is in the magnetotail, there exists earthward flow bombarding the farside, affecting the distribution and preservation of lunar water. In this study, we determine the incident fluxes of both the tailward and earthward flows on the lunar surface with the ARTEMIS observations and examine their influences on the concentration and migration of lunar surface water and its reservation in the polar regions using Monte Carlo modeling. It is found that water molecules produced by the earthward flow can stay longer on the surface than those produced by the tailward flow. Our results suggest that the evolution of the Earth's magnetosphere can be inferred from Earth wind particles implanted in the soils of both the lunar nearside and farside.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,644
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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