Characterizing auroral absorption based on geomagnetic hourly range
Notice bibliographique
Résumé
Energetic electron precipitation is a source of both ionospheric and geomagnetic disturbances. The resultant increased ionization in the auroral oval leads to the absorption of high frequency radio waves in the auroral zone, or auroral absorption. Auroral absorption is typically characterized by global geomagnetic activity indices, such as the Kp index. In this paper the hourly range of the magnetic field (HR) is examined as an alternative to the 3-hour Kp index for describing the dynamic and localized features of auroral absorption represented by the hourly range of absorption (HRA). Kp, magnetometer, and riometer data were examined for a 3-year period for stations spread across typical auroral latitudes. A general linear relationship was shown to exist between Kp and LOG(HRA) for Kp<4; for Kp≥4 the correlation was weaker. A stronger linear correlation was demonstrated between LOG(HRA) and LOG(HR) for HR >50 nT, characterized by a correlation coefficient of R=0.63. Increased variability in the relationship between HRA and Kp was attributed to the following factors: the variability of the magnetic field within the 3-hour window characterized by the Kp-index which was better represented by a 1-hour HR; the dependence of the Kp index on sub-auroral magnetic data which is not subject to the energetic electron precipitation experienced within the auroral region; and reduced statistics for Kp>6.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».