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Enregistrement W1991809038 · doi:10.1007/s11214-014-0105-z

The CASSIOPE/e-POP Magnetic Field Instrument (MGF)

2014· article· en· W1991809038 sur OpenAlexafffund
D. D. Wallis, David M. Miles, B. Barry Narod, J. R. Bennest, K. R. Murphy, I. R. Mann, A. W. Yau

Notice bibliographique

RevueSpace Science Reviews · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensGeoscience BCUniversity of British ColumbiaMagna International (Canada)University of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space Agency
Mots-clésEarth's magnetic fieldPhysicsMagnetic fieldIonosphereMagnetospherePolarGeophysicsFluxgate compassSpacecraftMagnetometerComputational physicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Field-aligned currents couple energy between the Earth’s magnetosphere and ionosphere and are responsible for driving both micro and macro motions of plasma and neutral atoms in both regimes. These currents are believed to be a contributing energy source for ion acceleration in the polar ionosphere and may be detected via measurements of magnetic gradients along the track of a polar orbiting spacecraft, usually the north-south gradients of the east-west field component. The detection of such gradients does not require observatory class measurements of the geomagnetic field. The Magnetic Field instrument (MGF) measures the local magnetic field onboard the Enhanced Polar Outflow Probe (e-POP) satellite by using two ring-core fluxgate sensors to characterize and remove the stray spacecraft field. The fluxgate sensors have their heritage in the MAGSAT design, are double wound for reduced mass and cross-field dependence, and are mounted on a modest 0.9 m carbon-fiber boom. The MGF samples the magnetic field 160 times per sec (∼50 meters) to a resolution of 0.0625 nT and outputs data at 1952 bytes per second including temperature measurements. Its power consumption is 2.2 watts, and its noise level is 7 pT per root Hz at 1 Hz.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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