The Limits of Empirical Electron Density Modeling: Examining the Capacity of E‐CHAIM and the IRI for Modeling Intermediate (1‐ to 30‐Day) Timescales at High Latitudes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E‐CHAIM) is a new empirical 3‐D electron density model intended as an alternative to the use of conventional standards, such as the International Reference Ionosphere (IRI), at high latitudes (above 50°N). In this study, we have manually scaled a year of data from two Canadian High Arctic Ionospheric Network (CHAIN) ionosondes. Using this high‐quality data, we examine the behavior of the polar cap ionosphere under disturbed geomagnetic conditions and assess the capacity of E‐CHAIM to model polar cap F2‐peak electron density variability on “weather‐like,” intermediate timescales (1–30 days). This is a particularly challenging environment for monthly median empirical models due to the regular occurrence of variations about the monthly mean of up to 2 MHz. We demonstrate in this study that E‐CHAIM's storm model is capable of explaining 4 to 25% of polar cap foF2 variance at 1‐ to 30‐day timescales and 5 to 50% of the amplitude of that variability, while the IRI's Storm‐Time Ionospheric Correction Model (STORM) only explains 0.2 to 9% of the variance at these timescales and no more than 5% of their amplitude. While the IRI's STORM model provided no measurable improvement over the monthly median, E‐CHAIM's storm parameterization was able to improve overall root‐mean‐square errors by 0.05 to 0.1 MHz over its quiet time model. The overall improvement through the use of storm foF2 parameterizations is found to be limited, but measurable, particularly during storm periods, where an average improvement in root‐mean‐square error of 20% is observed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle