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Enregistrement W2952620367 · doi:10.48550/arxiv.1409.0458

A Space Weather Mission Concept: Observatories of the Solar Corona and Active Regions (OSCAR)

2014· preprint· en· W2952620367 sur OpenAlexaff
Antoine Strugarek, Nils Janitzek, Arrow Lee, Philipp Löschl, Bernhard Seifert, Sanni Hoilijoki, Emil Kraaikamp, Alankrita Isha Mrigakshi, Thomas Philippe, Sheila Spina, Malte Bröse, Sonny Massahi, Liam O’Halloran, Victor Pereira Blanco, Christoffer Stausland, Philippe Escoubet, G. Kargl

Notice bibliographique

RevuearXiv (Cornell University) · 2014
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace weatherCoronal mass ejectionCorona (planetary geology)PhysicsSpacecraftHeliosphereCoronal holeMeteorologySpace environmentSolar windAstronomyRemote sensingGeophysicsMagnetic fieldAstrobiologyGeographyVenus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coronal Mass Ejections (CMEs) and Corotating Interaction Regions (CIRs) are major sources of magnetic storms on Earth and are therefore considered to be the most dangerous space weather events. The Observatories of Solar Corona and Active Regions (OSCAR) mission is designed to identify the 3D structure of coronal loops and to study the trigger mechanisms of CMEs in solar Active Regions (ARs) as well as their evolution and propagation processes in the inner heliosphere. It also aims to provide monitoring and forecasting of geo-effective CMEs and CIRs. OSCAR would contribute to significant advancements in the field of solar physics, improvements of the current CME prediction models, and provide data for reliable space weather forecasting. These objectives are achieved by utilising two spacecraft with identical instrumentation, located at a heliocentric orbital distance of 1~AU from the Sun. The spacecraft will be separated by an angle of 68$^{\circ}$ to provide optimum stereoscopic view of the solar corona. We study the feasibility of such a mission and propose a preliminary design for OSCAR.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,179
Écart entre enseignants0,145 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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