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Enregistrement W3094115446 · doi:10.1029/2020sw002572

Characterizing Auroral‐Zone Absorption Based on Global <i>Kp</i> and Regional Geomagnetic Hourly Range Indices

2020· article· en· W3094115446 sur OpenAlexafffund
Robyn Fiori, L. Trichtchenko, C. C. Balch, E. Spanswick, Samuel Groleau

Notice bibliographique

RevueSpace Weather · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of CalgaryNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources Canada
Mots-clésRiometerEarth's magnetic fieldGeomagnetic latitudeAbsorption (acoustics)Atmospheric sciencesPhysicsCorrelation coefficientMagnetometerLatitudeLinear correlationMagnetic fieldEnvironmental scienceComputational physicsIonosphereGeophysicsMathematicsStatisticsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract 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‐hr 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 LOG10(HRA) for Kp < 4; for Kp ≥ 4 the correlation was weaker. A stronger linear correlation was demonstrated between LOG10(HRA) and LOG10(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‐hr window characterized by the Kp index, which was better represented by a 1‐hr HR; the dependence of the Kp index on subauroral magnetic data, which is not subject to the geomagnetic variations typically experienced within the auroral region; and reduced statistics for Kp > 6.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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