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Enregistrement W2158271911 · doi:10.1186/bf03352904

Analyzing the variation of embedding dimension of solar and geomagnetic activity indices during geomagnetic storm time

2009· article· en· W2158271911 sur OpenAlexaboutno aff
Masoud Mirmomeni, C. Lucas

Notice bibliographique

RevueEarth Planets and Space · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomagnetic stormAttractorSpace weatherCoronal mass ejectionEarth's magnetic fieldChaoticMeteorologyEnvironmental scienceStormGeophysicsGeologyPhysicsSolar windComputer scienceMathematicsMathematical analysisArtificial intelligenceMagnetic field

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cyclic solar activity as one of the natural chaotic phenomena has significant effects on Earth, climate, and satellites. Rapid changes in the near-Earth space environment can affect the performance and reliability of both spacecraft and ground-based systems. This can imply major problems due to communication and satellite operational anomalies. Therefore, it is meaningful to analyze solar activity and geomagnetic indices to elicit the behavior of sun as the origin of most of these chaotic phenomena. One of the most important tools for analyzing the chaotic trends is the “Embedding Dimension” (ED). In this paper, the variation of ED for solar activity indices especially during storm time for two well-known storms is considered. The first storm is the super-storm on 13 March 1989, which shuts down the power supply system in Québec, Canada and the second one is the storm caused by Coronal Mass Ejection on 11 January 1997 which causes the failure of Telstar 401 satellite. The method of this paper is based on the fact that the reconstructed dynamics of an attractor should be a smooth map, i.e. with no self intersection in the reconstructed attractor. It is shown that the Embedding Dimension (and other chaotic characteristics) of some solar and geomagnetic activity indices during these storms varies rapidly.

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 enseignants0,381
Score d'incertitude au seuil0,328

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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