MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1550642787 · doi:10.1002/2015gl064707

Accurately specifying storm‐time ULF wave radial diffusion in the radiation belts

2015· article· en· W1550642787 sur OpenAlexafffund
S. Dimitrakoudis, I. R. Mann, Georgios Balasis, Constantinos Papadimitriou, A. Anastasiadis, Ioannis A. Daglis

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesFP7 SpaceNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEuropean CommissionEuropean Social FundNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésVan Allen radiation beltPhysicsMagnetometerComputational physicsWave powerSolar windDiffusionVan Allen ProbesStormGeophysicsPower (physics)AccelerationMagnetosphereMeteorologyClassical mechanicsMagnetic fieldQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ultralow frequency (ULF) waves can contribute to the transport, acceleration, and loss of electrons in the radiation belts through inward and outward diffusion. However, the most appropriate parameters to use to specify the ULF wave diffusion rates are unknown. Empirical representations of diffusion coefficients often use Kp ; however, specifications using ULF wave power offer an improved physics‐based approach. We use 11 years of ground‐based magnetometer array measurements to statistically parameterize the ULF wave power with Kp , solar wind speed, solar wind dynamic pressure, and Dst . We find that Kp is the best single parameter to specify the statistical ULF wave power driving radial diffusion. Significantly, remarkable high energy tails exist in the ULF wave power distributions when expressed as a function of Dst . Two‐parameter ULF wave power specifications using Dst as well as Kp provide a better statistical representation of storm‐time radial diffusion than any single variable alone.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,954

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
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

Citations30
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeophysical Research LettersMême sujetIonosphere and magnetosphere dynamicsTravaux en français237 207