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Enregistrement W3038503135 · doi:10.1029/2020ja027973

Particle Simulation of the Generation of Plasmaspheric Hiss

2020· article· en· W3038503135 sur OpenAlexafffund
Mitsuru Hikishima, Yoshiharu Omura, Danny Summers

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesResearch Institute for Sustainable Humanosphere, Kyoto UniversityJapan Society for the Promotion of ScienceNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésHissPlasmaspherePhysicsComputational physicsElectronEquatorVan Allen ProbesVan Allen radiation beltWhistlerPitch angleAmplitudeMagnetic fieldMagnetosphereAnisotropyGeophysicsOpticsNuclear physicsQuantum mechanicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We have conducted a one‐dimensional electromagnetic particle simulation with a parabolic magnetic field to reproduce whistler‐mode hiss emissions in the plasmasphere. We assume a bi‐Maxwellian distribution with temperature anisotropy for energetic electrons injected into the plasmasphere and find that hiss emissions are generated with spectrum characteristics typical of those observed by spacecraft near the magnetic equator. The hiss emissions contain fine structures involving rising tone and falling tone elements with variation in frequencies. The amplitude profile of the spectra agrees with the optimum wave amplitude derived from the nonlinear wave growth theory. The simulation demonstrates that hiss emissions are generated locally near the magnetic equator through linear and nonlinear interactions with energetic electrons with temperature anisotropy. The coherent hiss emissions efficiently scatter resonant electrons of 2.5–80 keV into the loss cone.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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