MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2119892500 · doi:10.1016/j.asr.2015.03.023

Understanding space weather to shield society: A global road map for 2015–2025 commissioned by COSPAR and ILWS

2015· article· en· W2119892500 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in Space Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesScience and Technology Facilities CouncilNatural Environment Research CouncilScience Mission DirectorateNational Aeronautics and Space AdministrationOffice of ScienceNational Oceanic and Atmospheric AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésSpace weatherCommittee on Space ResearchSpace environmentInstrumentation (computer programming)MeteorologyComputer scienceEnvironmental scienceSystems engineeringEngineeringGeographyPhysicsGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a growing appreciation that the environmental conditions that we call space weather impact the technological infrastructure that powers the coupled economies around the world. With that comes the need to better shield society against space weather by improving forecasts, environmental specifications, and infrastructure design. We recognize that much progress has been made and continues to be made with a powerful suite of research observatories on the ground and in space, forming the basis of a Sun–Earth system observatory. But the domain of space weather is vast – extending from deep within the Sun to far outside the planetary orbits – and the physics complex – including couplings between various types of physical processes that link scales and domains from the microscopic to large parts of the solar system. Consequently, advanced understanding of space weather requires a coordinated international approach to effectively provide awareness of the processes within the Sun–Earth system through observation-driven models. This roadmap prioritizes the scientific focus areas and research infrastructure that are needed to significantly advance our understanding of space weather of all intensities and of its implications for society. Advancement of the existing system observatory through the addition of small to moderate state-of-the-art capabilities designed to fill observational gaps will enable significant advances. Such a strategy requires urgent action: key instrumentation needs to be sustained, and action needs to be taken before core capabilities are lost in the aging ensemble. We recommend advances through priority focus (1) on observation-based modeling throughout the Sun–Earth system, (2) on forecasts more than 12 h ahead of the magnetic structure of incoming coronal mass ejections, (3) on understanding the geospace response to variable solar-wind stresses that lead to intense geomagnetically-induced currents and ionospheric and radiation storms, and (4) on developing a comprehensive specification of space climate, including the characterization of extreme space storms to guide resilient and robust engineering of technological infrastructures. The roadmap clusters its implementation recommendations by formulating three action pathways, and outlines needed instrumentation and research programs and infrastructure for each of these. An executive summary provides an overview of all recommendations.

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,910
Score d'incertitude au seuil0,651

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,317 · 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