E‐CHAIM as a Model of Total Electron Content: Performance and Diagnostics
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 Here, we assess to what extent the Empirical Canadian High Arctic Ionospheric Model (E‐CHAIM) can reproduce the climatological variations of vertical Total Electron Content (vTEC) in the Canadian sector. Within the auroral oval and polar cap, E‐CHAIM is found to exhibit Root Mean Square (RMS) errors in vTEC as low 0.4 TECU during solar minimum summer but as high as 5.0 TECU during solar maximum equinox conditions. These errors represent an improvement of up to 8.5 TECU over the errors of the International Reference Ionosphere (IRI) in the same region. At sub‐auroral latitudes, E‐CHAIM RMS errors range between 1.0 and 7.4 TECU, with greatest errors during the equinoxes at high solar activity. This represents an up to 0.5 TECU improvement over the IRI during summer but worse performance by up to 2.4 TECU during the winter. Comparisons of E‐CHAIM performance against in situ measurements from the European Space Agency's Swarm mission are also conducted, ultimately finding behavior consistent with that of vTEC. In contrast to the vTEC results, however, E‐CHAIM and the IRI exhibit comparable performance at Swarm altitudes, except within the polar cap, where the IRI exhibits systematic underestimation of electron density by up to 1.0 × 10 11 e/m 3 . Conjunctions with mid‐latitude ionosondes demonstrate that E‐CHAIM's errors appear to result from compounding same‐signed errors in its NmF2, hmF2, and topside thickness at these latitudes. Overall, E‐CHAIM exhibits strong performance within the polar cap and auroral oval but performs comparably to the IRI at sub‐auroral latitudes.
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