A Bayesian Inference‐Based Empirical Model for Scintillation Indices for High‐Latitude
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 Solar wind parameters, the solar radio flux index (F10.7), the Sun's declination and the SuperMAG Electrojet index are used to construct a Bayesian inference‐based empirical model for scintillation indices ( S 4 and σ Φ ) at high latitudes. For the present study, measurements from three Global Positioning System (GPS) L 1 receivers located in the auroral zone, the cusp and in the polar cap are selected, respectively. The solar wind characteristics include the solar wind speed ( V SW ) and ram pressure ( ρ SW ) as well as the Geocentric Solar Magnetospheric (GSM) B y and the B z components of the interplanetary magnetic field (IMF). Following a brief assessment on the independence of the variables (predictors), prior probabilities of occurrence in the case of a multinomial classification are constructed. Posterior‐probabilities are then deduced for any arbitrary set of predictors. We show that the model captures most variations seen in the measured indices whether they are associated or not with transient interplanetary events. Although the model tends to underestimate the actual phase index measurements, 95% of the validated events are predicted with an error less than 0.034 rad in σ Φ . For the amplitude scintillation index, 5% of validated events have an error larger than 0.019.
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 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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