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Enregistrement W3010316259 · doi:10.1109/piers-spring46901.2019.9017784

Influence of Solar Rotation Influence on Ionospheric/Thermospheric Parameters: Modeling and Observations for Case Studies

2019· article· en· W3010316259 sur OpenAlexaff
М. В. Клименко, Konstantin Ratovsky, David R. Themens, A. S. Yasukevich, В. В. Клименко

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermosphereIonosphereTECDaytimeTotal electron contentAtmospheric sciencesEarth's magnetic fieldEnvironmental scienceSolar minimumSolar cycleContext (archaeology)GeologyPhysicsGeophysicsSolar wind

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We investigated the effect of ~27 day solar rotation on the thermosphere-ionosphere system at different latitudes using both model results and multi-instrumental observation data. Considered ionospheric stations (ionosondes, GPS receivers, ISR radars) were located from the middle to high latitudes in Northern hemisphere. We analyzed also TIMED/GUVI variations of the O/N2 ratio in the thermosphere. Three different temporal periods were considered: December 2012-January 2013; January 2014; June-July 2014. The Global Self-consistent Model of the Thermosphere, Ionosphere, and Protonosphere (GSM TIP) were used for interpretation of coupled processes in the thermosphere-ionosphere system during one solar rotation cycle. There is a distinct response of daytime ionospheric electron density to the ~27-day variation in solar flux (F10.7). Using comparative and correlative analysis we revealed a delay in variation of modeled daytime critical frequency (foF2) and total electron content (TEC) with respect to F10.7 variation. According to model results variations in O/N2 ratio seems to be the main possible mechanism for this delay. Some model/data disagreement was discussed in context of importance of atmosphere-ionosphere coupling and geomagnetic control of ionospheric variability. Seasonal changes and difference between ~27-day variation in foF2 and TEC were discussed.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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