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Enregistrement W1984639805 · doi:10.1029/2000ja000281

Spatial structure of ULF waves: Comparison of magnetometer and Super Dual Auroral Radar Network data

2001· article· en· W1984639805 sur OpenAlexaffabout
P. V. Ponomarenko, C. L. Waters, M. D. Sciffer, B. J. Fraser, J. C. Samson

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Atmospheres · 2001
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonosphereMagnetometerRadarAzimuthAmplitudeGeophysicsGeodesyPhysicsGeologyComputational physicsRemote sensingOpticsMagnetic fieldComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The spatial structure of ultralow frequency (ULF) waves is usually, though not exclusively, estimated from ground‐based magnetometer measurements. This paper compares ULF wave spatial structure obtained from coincident ground magnetometer and HF radar measurements and addresses the interpretation of Pc5 azimuthal wave numbers. ULF spatial structures estimated from magnetometer and radar data were quite different for the October 23, 1994, event presented by Ziesolleck et al. [1998]. Azimuthal wave numbers ( m ) were 3–5 and 12 for the ground and ionosphere, respectively. We reexamine this event and attempt to explain why the spatial structure of the ULF wave in the ionosphere, seen by the Saskatoon Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN) radar, may differ from that deduced from the magnetometer data. The radar data are used to develop a two‐dimensional (2‐D) model of the spatial distribution of ULF amplitude and phase in the ionosphere. Our modeling shows that the differences between ground and ionosphere measurements may be explained by spatial integration. In general, m numbers deduced from ground measurements should be smaller than the ionospheric values, and they are strongly dependent on the ionospheric ULF amplitude and phase distribution in both latitude and longitude.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,301 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations29
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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