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Enregistrement W3097053513 · doi:10.32008/geolinks2020/b1/v2/01

ANALYSES OF GEOMAGNETIC DATA SETS FROM OBSERVATORIES AND CORRELATION BETWEEN THEM

2020· article· en· W3097053513 sur OpenAlex
Laurențiu Asimopolos, Natalia-Silvia Asimopoli, drian-Aristide Asimopolos

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEarthquake Detection and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarth's magnetic fieldWaveletGeomagnetic stormQUIETFourier transformGeologyScalar (mathematics)StormAmplitudeGeophysicsGeodesyMeteorologyMagnetic fieldPhysicsMathematicsComputer scienceMathematical analysisOpticsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to analyze the associated spectrum of geomagnetic field, frequencies intensity and the time of occurrence. We calculated the variation of the correlation coefficients, with mobile windows of various sizes, for the recorded magnetic components at different latitudes and latitudes. We included in our study the observatories: Surlari (USA), Honolulu (HON), Scott Base (SBA), Kakioka (KAK), Tihany (THY), Uppsala (UPS), Wingst (WNG) and Yellowknife (YKC). We used the data of these observatories from INTERMAGNET for the bigest geomagnetic storm from the last two Solar Cycles. We have used for this purpose a series of filtering algorithms, spectral analysis and wavelet with different mother functions at different levels. In the paper, we show the Fourier and wavelet analysis of geomagnetic data recorded at different observatories regarding geomagnetic storms. Fourier analysis highlight predominant frequencies of magnetic field components. Wavelet analysis provides information about the frequency ranges of magnetic fields, which contain long time intervals for medium frequency information and short time intervals for highlight frequencies, details of the analyzed signals. Also, the wavelet analysis allows us to decompose geomagnetic signals in different waves. The analyzes presented are significant for the studied of the geomagnetic storm. The data for the next days after the storm showed a mitigation of the perturbations and a transition to a quiet day of the geomagnetic field. In both, the Fourier Transformation and the Wavelet Transformation, transformation evaluation involves the calculation of a scalar product between the analyzed signal and a set of signals that form a particular base in the vector space of the finite energy signals. Fourier representation use and orthogonal vectors base, whereas in the case of wavelet there is the possibility to use also bases consisting of independent linear non-orthogonal vectors. Unlike the Fourier transform, which depends only on a single parameter, wavelet transform type depends on two parameters, a and b. As a result, the graphical representation of the spectrum is different, wavelet analysis bringing more information about geomagnetic pattern of each observatory with that own specific conditions

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0040,000

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 Opus0,204
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,085 · 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

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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