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Enregistrement W2125816714 · doi:10.5194/angeo-24-2981-2006

Comparison of the magnetic equivalent convection direction and ionospheric convection observed by the SuperDARN radars

2006· article· en· W2125816714 sur OpenAlexafffund
L. Benkevitch, A. V. Koustov, Jun Liang, J. Watermann

Notice bibliographique

RevueAnnales Geophysicae · 2006
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensCanadian Space AgencyUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Space AgencyAugsburg University
Mots-clésIonosphereConvectionGeophysicsMagnetometerGeologyLatitudeRadarDuskPhysicsGeodesyAtmospheric sciencesMeteorologyMagnetic fieldAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. SuperDARN radar and high-latitude magnetometer observations are used to statistically investigate quality of the convection direction estimates from magnetometer data if assumption is made that the magnetic equivalent convection vector (MEC) corresponds to the convection direction. The statistics includes five full days, ~75 000 of joint individual measurements for different seasons. It is demonstrated that the best (worst) agreement between the MEC and ionospheric convection occurs for the sunlit, summer (dark, winter) ionosphere. Overall, the MEC direction is reasonable (deviates less than 45° from the SuperDARN direction) in at least ~55% of points and it is better for the latitudes of the auroral oval. In terms of the magnetic local time, the agreement is the best (worst) in the dusk (early morning) sector. Possible reasons for differences between the MEC and ionospheric convection directions are discussed.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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