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Enregistrement W2077370038 · doi:10.1002/2014ja020050

Auroral fragmentation into patches

2014· article· en· W2077370038 sur OpenAlexaffabout
K. Shiokawa, Ayumi Hashimoto, Tomoaki Hori, K. Sakaguchi, Yasunobu Ogawa, E. Donovan, E. Spanswick, Martin Connors, Yuichi Otsuka, Shin‐ichiro Oyama, Satonori Nozawa, K. A. McWilliams

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFragmentation (computing)GeophysicsIonosphereMagnetospherePhysicsInstabilityEarth's magnetic fieldPlasmaGeologyGeodesyMagnetic fieldMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Auroral patches in diffuse auroras are very common features in the postmidnight local time. However, the processes that produce auroral patches are not yet well understood. In this paper we present two examples of auroral fragmentation which is the process by which uniform aurora is broken into several fragments to form auroral patches. These examples were observed at Athabasca, Canada (geomagnetic latitude: 61.7°N), and Tromsø, Norway (67.1°N). Captured in sequences of images, the auroral fragmentation occurs as finger‐like structures developing latitudinally with horizontal‐scale sizes of 40–100 km at ionospheric altitudes. The structures tend to develop in a north‐south direction with speeds of 150–420 m/s without any shearing motion, suggesting that pressure‐driven instability in the balance between the earthward magnetic‐tension force and the tailward pressure gradient force in the magnetosphere is the main driving force of the auroral fragmentation. Therefore, these observations indicate that auroral fragmentation associated with pressure‐driven instability is a process that creates auroral patches. The observed slow eastward drift of aurora during the auroral fragmentation suggests that fragmentation occurs in low‐energy ambient plasma.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,597

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,307 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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