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Enregistrement W2563795912 · doi:10.1002/2016gl070764

Satellite‐based observations of tsunami‐induced mesosphere airglow perturbations

2016· article· en· W2563795912 sur OpenAlexaff
Yu‐Ming Yang, O. P. Verkhoglyadova, M. G. Mlynczak, A. J. Mannucci, Xing Meng, Richard B. Langley, L. A. Hunt

Notice bibliographique

RevueGeophysical Research Letters · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAirglowThermosphereMesosphereDepth soundingAtmosphere (unit)Atmospheric sciencesSatelliteSpacecraftGravity waveIonosphereGeophysicsGeologyPhysicsEnvironmental scienceRemote sensingAstronomyMeteorologyGravitational waveStratosphereOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tsunami‐induced airglow emission perturbations were retrieved by using space‐based measurements made by the Sounding of the Atmosphere using Broad‐band Emission Radiometry (SABER) instrument on board the Thermosphere‐Ionosphere‐Mesosphere Energetics Dynamics spacecraft. At and after the time of the Tohoku‐Oki earthquake on 11 March 2011, and the Chile earthquake on 16 September 2015, the spacecraft was performing scans over the Pacific Ocean. Significant (~10% relative to the ambient emission profiles) and coherent nighttime airglow perturbations were observed in the mesosphere following Sounding of the Atmosphere using Broad‐band Emission Radiometry limb scans intercepting tsunami‐induced atmospheric gravity waves. Simulations of emission variations are consistent with the physical characteristics of the disturbances at the locations of the corresponding SABER scans. Airglow observations and model simulations suggest that atmospheric neutral density and temperature perturbations can lead to the observed amplitude variations and multipeak structures in the emission profiles. This is the first time that airglow emission rate perturbations associated with tsunamis have been detected with space‐based measurements.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,258 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations17
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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