How Well Can We Estimate Pedersen Conductance From the THEMIS White‐Light All‐Sky Cameras?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We show that a white‐light all‐sky imager can estimate Pedersen conductance with an uncertainty of 3 mho or 40%. Using a series of case studies over a wide range of geomagnetic activity, we compare estimates of Pedersen conductance from the backscatter spectrum of the Poker Flat Incoherent Scatter Radar with auroral intensities. We limit this comparison to an area bounding the radar measurements and within a limited area close to (but off) imager zenith. We confirm a linear relationship between conductance and the square root of auroral intensity predicted from a simple theoretical approximation. Hence, we extend a previous empirical result found for green‐line emissions to the case of white‐light off‐zenith emissions. The difference between the radar conductance and the best‐fit relationship has a mean of −0.76 ± 4.8 mho and a relative mean difference of 21% ± 78%. The uncertainties are reduced to −0.72 ± 3.3 mho and 0% ± 40% by averaging conductance over 10 min, which we attribute to the time that auroral features take to move across the imager field being greater than the 1‐min resolution of the radar data. Our results demonstrate and calibrate the use of Time History of Events and Macroscale Interactions during Substorms all‐sky imagers for estimating Pedersen conductance. This technique allows the extension of estimates of Pedersen conductance from Incoherent Scatter Radars to derive continental‐scale estimates on scales of ~1–10 min and ~100 km 2 . It thus complements estimates from low‐altitude satellites, satellite auroral imagers, and ground‐based magnetometers.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».