Statistical analysis of EMIC waves in plasmaspheric plumes from Cluster observations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, electromagnetic ion cyclotron (EMIC) wave generation in plasmaspheric plumes has been the subject of extensive discussion. Theory predicts that regions of detached cold, dense plasma immersed in relatively low background magnetic field should aid EMIC wave growth and may provide conditions for interaction between the EMIC waves and relativistic (MeV) electrons, leading to energetic particle loss into the atmosphere. Since plasmaspheric plumes are specific to disturbed geomagnetic conditions, the link between EMIC waves and plumes may be especially important for radiation belt dynamics during magnetic storms. In this work, we present an in situ survey of EMIC waves in plasmaspheric plumes using data from the Cluster satellites and will address the question of whether plumes are important for EMIC wave generation from a statistical perspective. We used a survey of plasmaspheric plumes between 2001 and 2006 identified from the Waves of High frequency and Sounder for Probing of Electron density by Relaxation (WHISPER) sounder measurements. We further identified EMIC waves from simultaneous (with WHISPER) magnetic field measurements by the fluxgate magnetometer instruments and investigated the relationship between these two data sets. Only 10% of the time when Cluster‐observed plumes along its orbit did we also observe EMIC waves. The wave occurrence outside plumes is further significantly reduced and is ~20 times lower in immediately adjacent regions than inside plumes. We found that cold plasma density was not a good predictor of EMIC occurrence inside the plumes and that the absolute density does not affect the EMIC probability. On the other hand, enhanced solar wind dynamic pressure significantly increases EMIC wave occurrence rate inside the plumes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».