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Enregistrement W2989979766 · doi:10.1051/0004-6361/201936545

High-resolution spectropolarimetric observations of the temporal evolution of magnetic fields in photospheric bright points

2019· preprint· en· W2989979766 sur OpenAlexfundno aff
P. H. Keys, A. Reid, M. Mathioudakis, Sergiy Shelyag, V. M. J. Henriques, Rebecca L. Hewitt, D. Del Moro, S. Jafarzadeh, D. B. Jess, M. Stangalini

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2019
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 Research infrastructuresH2020 European Research CouncilStockholms UniversitetVetenskapsrådetScience and Technology Facilities CouncilInstituto de Astrofísica de CanariasEuropean CommissionQueen's UniversityNorges ForskningsrådQueen's University BelfastLeverhulme TrustInvest Northern Ireland
Mots-clésPhotosphereMagnetic fieldPhysicsAstrophysicsRadiative transferPolarization (electrochemistry)GeophysicsTemporal resolutionContext (archaeology)Computational physicsOpticsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. Magnetic bright points (MBPs) are dynamic, small-scale magnetic elements often found with field strengths of the order of a kilogauss within intergranular lanes in the photosphere. Aims. Here we study the evolution of various physical properties inferred from inverting high-resolution full Stokes spectropolarimetry data obtained from ground-based observations of the quiet Sun at disc centre. Methods. Using automated feature-tracking algorithms, we studied 300 MBPs and analysed their temporal evolution as they evolved to kilogauss field strengths. These properties were inferred using both the NICOLE and SIR Stokes inversion codes. We employ similar techniques to study radiative magnetohydrodynamical simulations for comparison with our observations. Results. Evidence was found for fast (∼30−100 s) amplification of magnetic field strength (by a factor of 2 on average) in MBPs during their evolution in our observations. Similar evidence for the amplification of fields is seen in our simulated data. Conclusions. Several reasons for the amplifications were established, namely, strong downflows preceding the amplification (convective collapse), compression due to granular expansion and mergers with neighbouring MBPs. Similar amplification of the fields and interpretations were found in our simulations, as well as amplification due to vorticity. Such a fast amplification will have implications for a wide array of topics related to small-scale fields in the lower atmosphere, particularly with regard to propagating wave phenomena in MBPs.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,187 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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