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Enregistrement W2995864832 · doi:10.1029/2020ja028276

Influence of Kappa Distributions on the Whistler Mode Instability

2020· article· en· W2995864832 sur OpenAlexafffund
Danny Summers, Rongxin Tang

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueWind and Air Flow Studies
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKappaInstabilityWhistlerPhysicsMathematicsGeometryMechanicsPlasmaNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Kappa distributions possess an enhanced high‐energy tail characterized by a spectral index κ. Here we consider how kappa distributions influence the whistler mode instability. In a relativistic regime, we analyze the effects of the bi‐kappa and kappa loss‐cone distributions on the linear and nonlinear growth of whistler mode waves. We find that for κ = 2, the linear growth rate corresponding to the bi‐kappa distribution exceeds that for a bi‐Maxwellian distribution (κ = ∞) for electron anisotropies less than a critical value. The threshold wave amplitude for nonlinear growth corresponding to a hot injected bi‐kappa distribution can be sensitively dependent on the value of κ, but also depends crucially on the electron anisotropy, parallel hot electron temperature, and wave frequency. We plot time profiles of the wave magnetic field, frequency, total nonlinear growth rate and local nonlinear growth rate, and examine how these depend on κ. The sweep (chirp) rates of the whistler mode chorus waves are found to be in the range of observed values, for the adopted plasma parameters. For a given value of the loss‐cone parameter σ, realistic whistler mode wave profiles may only exist for a restricted range of κ. For example, for σ ≥ 4, realistic wave profiles require κ ≥ 4 as well as a sufficiently large anisotropy. In summary, this new study finds that the influence of kappa distributions on the whistler mode instability is complex, not least because the instability depends on several system parameters as well as κ.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
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