Low-energy particle imaging on swarm and ePOP: A new view of the ionosphere
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. In-situ diagnostics of ionospheric plasma are made most commonly by instruments that provide only bulk properties such as electron density and temperature (by Langmuir probes), and ion temperature, flow velocity and composition (by retarding potential analyzers and ion drift meters). Instruments that measure full particle distribution functions (e.g. top-hat analyzers) typically do not function well in the ionosphere because of the low particle energies involved. Thermal Ion Imaging is a new technique that allows high-resolution, 2-D (angle-energy) imaging of plasma populations having characteristic energies in the range 0.1-100 eV. By using a charged-coupled device-based imaging detector, particle distributions are recorded with 64×64 pixel resolution, and at rates of up to 100 distribution images per second. Four TII-based instruments have been launched into orbit in the past year, three in November 2013 on the European Space Agency's Swarm satellites, and another, the Suprathermal Electron Imager, on Canada's Enhanced Polar Outflow Probe (ePOP) satellite launched in September 2013. This talk will describe the TII/SEI sensors and present results from their first year in orbit.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».