Different magnetospheric modes: solar wind driving and coupling efficiency
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. This study describes a systematic statistical comparison of isolated non-storm substorms, steady magnetospheric convection (SMC) intervals and sawtooth events. The number of events is approximately the same in each group and the data are taken from about the same years to avoid biasing by different solar cycle phase. The very same superposed epoch analysis is performed for each event group to show the characteristics of ground-based indices (AL, PCN, PC potential), particle injection at the geostationary orbit and the solar wind and IMF parameters. We show that the monthly occurrence of sawtooth events and isolated non-stormtime substorms closely follows maxima of the geomagnetic activity at (or close to) the equinoxes. The most strongly solar wind driven event type, sawtooth events, is the least efficient in coupling the solar wind energy to the auroral ionosphere, while SMC periods are associated with the highest coupling ratio (AL/EY). Furthermore, solar wind speed seems to play a key role in determining the type of activity in the magnetosphere. Slow solar wind is capable of maintaining steady convection. During fast solar wind streams the magnetosphere responds with loading–unloading cycles, represented by substorms during moderately active conditions and sawtooth events (or other storm-time activations) during geomagnetically active conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».