Notice bibliographique
Résumé
Magnetic Anomaly Detection (MAD) is an application in which airborne magnetometers are used to detect small magnetic variations against the Earth's background magnetic field. This technique is used in aeromagnetic surveys, to detect mineral deposits and in applications such as antisubmarine warfare. The magnetic signals of interest typically have periods of 1–100 s and amplitudes of 0.001–1 nT. In order to isolate and detect such signals, all other sources of magnetic noise in this frequency band must be modeled, or measured, and mitigated. Despite reduction of many error sources for MAD, a limiting factor remains: the small‐amplitude variations caused by geomagnetic pulsations. In the frequency band of interest for MAD (0.01–1 Hz), Pc 3 pulsations represent a significant error source. These continuous pulsations are apparent as pulse trains in magnetic time series for intervals as long as several minutes. These pulsations arise from resonant oscillations in the dayside magnetosphere driven by the solar wind. Such fluctuations may be observed in GPS total electron content (TEC) observations. In this paper, analyses are conducted using 1 Hz data available from GPS reference stations and colocated magnetometers in Canada and Australia. Relative TEC variations are derived from the precise dual‐frequency GPS carrier phase observations and band‐pass‐filtered. Dominant TEC variations at Pc 3 frequencies are then correlated with local magnetic time series from the ground reference. Results are analyzed as a function of solar wind parameters, and the potential for exploiting standalone GPS to derive Pc 3 pulsation indices is investigated.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».