Global Parameter and Helioseismic Tests of Solar Variability Models
Notice bibliographique
Résumé
We construct models of the structure and evolution of the Sun which include variable magnetic fields and turbulence. The magnetic effects are (1) magnetic pressure, (2) magnetic energy, and (3) magnetic modulation to turbulence. The effects of turbulence are (1) turbulent pressure, (2) turbulent kinetic energy, and (3) turbulent inhibition of the radiative energy loss of a convective eddy, and (4) turbulent generation of magnetic fields. Using these ingredients we construct five types of solar variability models (including the standard solar model) with magnetic effects. These models are in part based on three-dimensional numerical simulations of the superadiabatic layers near the surface of the Sun. The models are tested with several sets of observational data, namely, the changes of (1) the total solar irradiance, (2) the photospheric temperature, (3) radius, (4) the position of the convection zone base, and (5) low- and medium-degree solar oscillation frequencies. We find that turbulence plays a major role in solar variability, and only a model that includes a magnetically modulated turbulent mechanism can agree with all the current available observational data. We find that because of the somewhat poor quality of all observations (other than the helioseismological ones), we need all data sets in order to restrict the range of models.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».