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Enregistrement W2580642199 · doi:10.1002/2016sw001501

Geomagnetically induced currents: Science, engineering, and applications readiness

2017· article· en· W2580642199 sur OpenAlexaff
A. Pulkkinen, E. Bernabeu, Alan Thomson, A. Viljanen, Risto Pirjola, D. H. Boteler, Jan F. Eichner, Pierre J. Cilliers, D. T. Welling, N. P. Savani, R. S. Weigel, Jeffrey J. Love, C. C. Balch, Chigomezyo M. Ngwira, G. Crowley, Adam Schultz, Ryuho Kataoka, B. J. Anderson, David Fugate, Jamesina Simpson, Mark H. MacAlester

Notice bibliographique

RevueSpace Weather · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesUniversity of Cape TownSight Research UKNatural Environment Research CouncilU.S. Department of EnergyElectric Power Research InstituteNational Aeronautics and Space AdministrationMacalester CollegeFederal Emergency Management AgencyU.S. Department of Homeland Security
Mots-clésDeliverableGeomagnetically induced currentContext (archaeology)Work (physics)Space ScienceSystems engineeringGovernment (linguistics)EngineeringComputer scienceAerospace engineeringPhysicsMechanical engineeringEarth's magnetic fieldGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper is the primary deliverable of the very first NASA Living With a Star Institute Working Group, Geomagnetically Induced Currents (GIC) Working Group. The paper provides a broad overview of the current status and future challenges pertaining to the science, engineering, and applications of the GIC problem. Science is understood here as the basic space and Earth sciences research that allows improved understanding and physics‐based modeling of the physical processes behind GIC. Engineering, in turn, is understood here as the “impact” aspect of GIC. Applications are understood as the models, tools, and activities that can provide actionable information to entities such as power systems operators for mitigating the effects of GIC and government agencies for managing any potential consequences from GIC impact to critical infrastructure. Applications can be considered the ultimate goal of our GIC work. In assessing the status of the field, we quantify the readiness of various applications in the mitigation context. We use the Applications Readiness Level (ARL) concept to carry out the quantification.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeSans objet
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

Citations255
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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