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Enregistrement W1853937621 · doi:10.1046/j.1365-246x.1998.00388.x

The complex-image method for calculating the magnetic and electric fields produced at the surface of the Earth by the auroral electrojet

2002· article· en· W1853937621 sur OpenAlexaff
D. H. Boteler, Risto Pirjola

Notice bibliographique

RevueGeophysical Journal International · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésElectrojetComputationElectric fieldMagnetic fieldComputational physicsElectric currentGeophysicsSurface (topology)Simple (philosophy)PhysicsElectric potentialElectromagnetic inductionMathematical analysisMathematicsAlgorithmEarth's magnetic fieldGeometryQuantum mechanicsVoltageElectromagnetic coil

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For studying the auroral electrojet and for examining the effects it can produce in power systems on the ground, it is useful to be able to calculate the magnetic and electric fields that the electrojet produces at the surface of the Earth. Including the effects of currents induced in the Earth leads to a set of integral expressions, the numerical computation of which is complicated and demanding of computer resources. An approximate solution can be achieved by representing the induced currents by an image current at a complex depth. We present a simple derivation of the complex-image expressions and use them to calculate the fields produced by the auroral electrojet at the surface of an earth represented by layered conductivity models. Comparison of these results with ones obtained using the exact integral solution show that the errors introduced are insignificant compared to the uncertainties in the parameters used. The complex-image method thus provides a simple, fast and accurate means of calculating the magnetic and electric fields.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,247 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations125
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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