A Bottomside Parameterization for the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this study, we present a bottomside model representation to be used by the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E‐CHAIM). This model features a new approach to modeling the bottomside electron density; namely, instead of modelling electron density directly, E‐CHAIM models the altitude profile of the scale thickness of a single bottomside layer. In this approach, the curvature in the bottomside associated with the E region and F1 layer is represented in the scale thickness domain as a peak function centered at the layer peak altitude. The use of this approach ensures the production of explicitly doubly differentiable bottomside electron density profiles and directly avoids issues known to exist within current standards, such as the International Reference Ionosphere (IRI), which has discontinuities in space, time, and in the vertical electron density gradient. In terms of performance, after removing the impacts of hmF2 and NmF2, the new E‐CHAIM profile function generally performs comparably to the IRI, with bottomside TEC from both models within 2.0 TECU (1 TECU = 1016 e/m3) of observations. More specifically, the E‐CHAIM bottomside is demonstrated to outperform the IRI bottomside function in the F region during low solar activity periods with respect to incoherent scatter radar observations. At high latitudes, E‐CHAIM tends to outperform the IRI during winter months by between 10% and 40% of NmF2 while being outperformed by the IRI by between 10% and 25% of NmF2 during summer periods, mainly during the daytime at high solar activity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».