Major results of the MAARBLE project
Notice bibliographique
Résumé
The goal of the MAARBLE (Monitoring, Analyzing and Assessing Radiation Belt Loss and Energization) project\nwas to shed light on the ways the dynamic evolution of the Van Allen belts is influenced by low-frequency electromagnetic\nwaves. MAARBLE was implemented by a consortium of seven institutions (five European, one Canadian\nand one US) with support from the European Community’s Seventh Framework Programme. The MAARBLE\nproject employed multi-spacecraft monitoring of the geospace environment, complemented by ground-based monitoring,\nin order to analyze and assess the physical mechanisms leading to radiation belt particle energisation\nand loss. Particular attention was paid to the role of ULF/VLF waves. Within MAARBLE we created a database\ncontaining properties of ULF and VLF waves, based on measurements from the Cluster, THEMIS and CHAMP\nmissions and from the CARISMA and IMAGE ground magnetometer networks. The database is now available to\nthe scientific community through the Cluster Science Archive as auxiliary content. Based on the wave database,\na statistical model of the wave activity dependent on the level of geomagnetic activity, solar wind forcing, and\nmagnetospheric region has been developed. Multi-spacecraft particle measurements have been incorporated into\ndata assimilation tools, leading to a more accurate estimate of the state of the radiation belts. The synergy of\nwave and particle observations is in the core of MAARBLE research studies of radiation belt dynamics. Results\nand conclusions from these studies will be presented in this paper. The MAARBLE (Monitoring, Analyzing and\nAssessing Radiation Belt Energization and Loss) collaborative research project has received funding from the European\nUnions Seventh Framework Programme (FP7-SPACE 2011-1) under grant agreement no. 284520.\n
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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 | 0,008 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,037 |
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 ».