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Enregistrement W1770103121 · doi:10.1002/2014gl060787

Modeling cross L shell impacts of magnetopause shadowing and ULF wave radial diffusion in the Van Allen belts

2014· article· en· W1770103121 sur OpenAlexafffund
L. G. Ozeke, I. R. Mann, D. L. Turner, K. R. Murphy, Alex Degeling, I. J. Rae, D. K. Milling

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilEuropean CommissionNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNatural Environment Research CouncilAlberta InnovatesFP7 SpaceNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésVan Allen radiation beltMagnetopausePlasmasphereVan Allen ProbesPhysicsGeophysicsMagnetosphereComputational physicsGeomagnetic stormSpace weatherFlux (metallurgy)DiffusionGeomagnetically induced currentSolar windPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present simulations of the outer electron radiation belt using a new ULF wave‐driven radial diffusion model, including empirical representations of loss due to chorus and plasmaspheric hiss. With an outer boundary condition constrained by in situ electron flux observations, we focus on the impacts of magnetopause shadowing and outward radial diffusion in the heart of the radiation belt. Third invariant conserving solutions are combined to simulate the L shell and time dependence of the differential flux at a fixed energy. Results for the geomagnetically quiet year of 2008 demonstrate not only remarkable cross L shell impacts from magnetopause shadowing but also excellent agreement with the in situ observations even though no internal acceleration source is included in the model. Our model demonstrates powerful utility for capturing the cross‐L impacts of magnetopause shadowing with significant prospects for improved space weather forecasting. The potential role of the plasmasphere in creating a third belt is also discussed.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,643

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,270 · 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'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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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