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Enregistrement W3177409995 · doi:10.5194/egusphere-egu21-6625

Energy Flux and Conductance from Meso-Scale Auroral Features Observed by All-Sky-Imagers

2021· article· en· W3177409995 sur OpenAlexaboutno aff
Christine Gabrielse, T. Nishimura, Margaret Chen, J. H. Hecht, Stephen Kaeppler, L. R. Lyons, Yue Deng

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubstormIonosphereSpace weatherFlux (metallurgy)PhysicsThermosphereMagnetosphereScale (ratio)ConductanceEnergy fluxEnergy (signal processing)MeteorologyAtmospheric sciencesEnvironmental scienceGeophysicsComputational physicsPlasmaAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Earth’s Magnetosphere-Ionosphere-Thermosphere system is inseparably coupled, with driving from above and below by various terrestrial and space weather phenomena. Global models have done well at capturing large-scale effects, but currently do not capture the meso-scale (~10s-500 km) phenomena which often are locally more intense. As computing power improves, and modeling meso-scales now becomes possible, it is vital to provide data-informed inputs of the relevant drivers. In this presentation, we focus on the energy flux deposited into the ionosphere from the magnetosphere by precipitating particles that result in the aurora, specifically at meso-scales, and the resulting conductance. Thanks to NASA’s THEMIS mission, an array of all-sky-imagers (ASIs) across Canada monitors the majority of the nightside auroral oval at a 3 second cadence, providing a global view at temporal & spatial resolutions required to study the aurora on meso-scales. Thus, we present 2-D maps over time of the energy flux, energy, and conductance that result from the aurora during solar storms and substorms, including those features at meso-scales. We determine conductance using the ASI-determined eflux and energy as inputs to the Boltzman Three Constituent (B3C) auroral transport code, compare values with Poker Flat ISR observations, and find a good comparison. We find that meso-scale aurora contributes at least 60-70% of the total precipitated energy flux during the first ten minutes of a substorm. Our results can be utilized by the broad community, for example, as inputs to atmospheric models or as the resulting conductance from precipitation inferred by magnetospheric models or satellite observations.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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