On the use of photometer data to map dynamics of the magnetotail current sheet during substorm growth phase
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Auroral Network for the OPEN Program Unified Study (CANOPUS) is a large‐scale ground‐based instrument array of remote sensing equipment monitoring the high‐latitude ionosphere from the north central to the northwest portion of North America. It provides realtime coverage of auroral events such as magnetospheric substorms. In this paper the variation of magnetotail thickness is estimated during substorm growth phase by using a simple magnetic field model and data from the meridian scanning photometers in the CANOPUS array. An important parameter in the modeling process is the κ parameter, defined as the square root of the minimum curvature radius to maximum Larmor radius ratio. Through use of this parameter we are able to grossly determine the expected proton precipitation regions in the ionosphere. Two examples presented (February 9, 1995, and March 9, 1995) show that crosstail current sheet thinning from 2–0.1 RE can occur during the course of a growth phase. Within the framework of our model it is demonstrated that the magnetotail field line stretching, associated with thinning of the current sheet, is correlated with the equatorward motion of Hβ auroral emissions. Also demonstrated is the Earthward movement of the inner edge of the plasma sheet to within 6 RE.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».