The Development of a Space Climatology: 1. Solar Wind Magnetosphere Coupling as a Function of Timescale and the Effect of Data Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Different terrestrial space weather indicators (such as geomagnetic indices, transpolar voltage, and ring current particle content) depend on different coupling functions (combinations of near‐Earth solar wind parameters), and previous studies also reported a dependence on the averaging timescale, τ. We study the relationships of the am and SME geomagnetic indices to the power input into the magnetosphere Pα, estimated using the optimum coupling exponent α, for a range of τ between 1 min and 1 year. The effect of missing data is investigated by introducing synthetic gaps into near‐continuous data, and the best method for dealing with them when deriving the coupling function is formally defined. Using Pα, we show that gaps in data recorded before 1995 have introduced considerable errors into coupling functions. From the near‐continuous solar wind data for 1996–2016, we find that α = 0.44 ± 0.02 and no significant evidence that α depends on τ, yielding Pα∝B0.88Vsw1.90(mswNsw)0.23sin4(θ/2), where B is the interplanetary magnetic field, Nsw the solar wind number density, msw its mean ion mass, Vsw its velocity, and θ the interplanetary magnetic field clock angle in the geocentric solar magnetospheric reference frame. Values of Pα that are accurate to within ±5% for 1996–2016 have an availability of 83.8%, and the correlation between Pα and am for these data is shown to be 0.990 (between 0.972 and 0.997 at the 2σ uncertainty level), 0.897 ± 0.004, and 0.790 ± 0.03, for τ of 1 year, 1 day, and 3 hr, respectively, and that between Pα and SME at τ of 1 min is 0.7046 ± 0.0004.
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 | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».