Evaluation of the performance characteristics of the North American Lightning Detection Network based on recent CN Tower lightning data
Notice bibliographique
Résumé
Using the CN Tower lightning data acquired on September 5, 2014, the performance characteristics of the North American Lightning Detection Network (NALDN) are evaluated. The evaluation includes polarity, stroke detection efficiency, location accuracy and peak current estimation. On that day, the tower was struck with 24 flashes, based on video records. However, only nine of these flashes were found to contain return strokes based on current records and luminosity analysis of video records. These nine flashes contained a total of 30 return strokes. The NALDN detected all these return strokes, resulting in a perfect return-stroke detection efficiency. All recorded return strokes were proven to be negative, complying with NALDN prediction. Relative to the tower, for the 30 detected strokes, the NALDN was found to have a median absolute location error of 124.7m and an average absolute location error of 136.77m, each is about one-third of that determined based on a 2005 network evaluation. It was also demonstrated that the NALDN stroke location error have a substantial bias towards the north of the tower and a marked bias towards the west. The NALDN is found to overestimate the current peak measured at the tower, which is due to the higher speed of propagation within the tall tower, approximately at the speed of light in free space, in comparison with the speed of propagation of return strokes. The presented work shows that the NALDN upgrades, beyond 2005, have substantially improved the NALDN performance characteristics, especially in terms of stroke-detection efficiency and location accuracy.
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 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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».