Correlation between aeromagnetic data rejection and geomagnetic indices
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Predicting the rejection of aeromagnetic data would be a useful tool for aeromagnetic survey planning. To relate aeromagnetic survey requirements to geomagnetic activity monitoring and prediction, we analyzed the relationship between the rejection of aeromagnetic data as it is measured during surveys and the variations in existing geomagnetic indices. The magnetic data were collected at Canadian magnetic observatories during 2001 and covered the polar cap, auroral, and subauroral zones. The geomagnetic indices were global and local indices. The global indices included the Kp, ap, and Dst indices. The local indices were the three-component hourly ranges, the three-component maximum rate of change, and the Pc3 pulsation index. The goodness of fit was used to compare the results between the different indices at different locations. In general, there was some correlation between global geomagnetic indices and the rate of rejection of aeromagnetic data. Good correlation with a global index was obtained with the daily mean of the Ap index for a station located in the subauroral zone. The best correlation was obtained with local indices and particularly with the Pc3 index amplitude. From these results we conclude that forecasting Pc3 index amplitude would be a useful tool for planning aeromagnetic surveys.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».