Topside Ionogram Scaler With True Height Algorithm (TOPIST): Automated processing of ISIS topside ionograms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The United States/Canadian ISIS‐1 and ISIS‐2 satellites collected several million topside ionograms in the 1960s and 1970s with a multinational network of ground stations that provided good global coverage. However, processing of these ionograms into electron density profiles required time‐consuming manual scaling of the traces from the analog ionograms, and as a result, only a few percent of the ionograms had been processed into electron density profiles. In recent years an effort began to digitize the analog recordings to prepare the ionograms for computerized analysis. As of November 2002, approximately 390,000 ISIS‐1 and ISIS‐2 digital topside‐sounder ionograms have been produced. The Topside Ionogram Scaler With True Height Algorithm (TOPIST) program was developed for the automated scaling of the echo traces and for the inversion of these traces into topside electron density profiles. The program is based on the techniques that have been successfully applied in the analysis of ground‐based Digisonde ionograms. The TOPIST software also includes an “editing option” for manual scaling of the more difficult ionograms, which could not be scaled during the automated TOPIST run. TOPIST is now successfully scaling ∼60% of the ISIS ionograms, and the electron density profiles are available through the online archive of the National Space Science Data Center at ftp://nssdcftp.gsfc.nasa.gov/spacecraft_data/isis/topside_sounder . This data restoration effort is producing a unique global database of topside electron densities over more than one solar cycle, which will be of particular importance for improvements of topside ionosphere models, especially the International Reference Ionosphere.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle