The orbital distribution of near-Earth objects inside Earth's orbit
Notice bibliographique
Résumé
Canada's Near-Earth Object Surveillance Satellite (NEOSSat), set to launch in early 2012, will search for and track Near-Earth Objects (NEOs), tuning its search to best detect objects with semimajor axis a<1.0 AU. In order to construct an optimal pointing strategy for NEOSSat, we needed more detailed information in the a<1.0 AU region than the best current model (Bottke et al., 2002) provides. We present here the NEOSSat-1.0 NEO orbital distribution model with larger statistics that permit finer resolution and less uncertainty, especially in the a<1.0 AU region. We find that Amors =30.1 ± 0.8%, Apollos =63.3 ± 0.4%, Atens =5.0 ± 0.3%, Atiras (0.718<Q<0.983 AU) =1.38 ± 0.04%, and Vatiras (0.307<Q<0.718 AU) =0.22 ± 0.03% of the steady-state NEO population, where Q is the orbit's aphelion distance. Vatiras are a previously undiscussed NEO population clearly defined in our integrations, whose orbits lie completely interior to that of Venus. Our integrations also uncovered the unexpected production of retrograde orbits from main-belt asteroid sources; this retrograde NEA population makes up ≃0.10% of the steady-state NEO population. The relative NEO impact rate onto Mercury, Venus, and Earth, as well as the normalized distribution of impact speeds, was calculated from the NEOSSat-1.0 orbital model under the assumption of a steady-state. The new model predicts a slightly higher Mercury impact flux.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».