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Enregistrement W3206321541 · doi:10.3389/fphy.2021.744298

Estimating Precipitating Energy Flux, Average Energy, and Hall Auroral Conductance From THEMIS All-Sky-Imagers With Focus on Mesoscales

2021· article· en· W3206321541 sur OpenAlexafffund
Christine Gabrielse, T. Nishimura, Margaret Chen, J. H. Hecht, Stephen Kaeppler, D. M. Gillies, A. S. Reimer, L. R. Lyons, Yue Deng, E. Donovan, J. S. Evans

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationCanadian Space AgencyNational Science Foundation
Mots-clésSubstormMesoscale meteorologyPhysicsIonosphereEnergy fluxFlux (metallurgy)MagnetosphereGeophysicsComputational physicsMeteorologyAstronomyPlasma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent attention has been given to mesoscale phenomena across geospace (∼10 s km to 500 km in the ionosphere or ∼0.5 RE to several RE in the magnetosphere), as their contributions to the system global response are important yet remain uncharacterized mostly due to limitations in data resolution and coverage as well as in computational power. As data and models improve, it becomes increasingly valuable to advance understanding of the role of mesoscale phenomena contributions—specifically, in magnetosphere-ionosphere coupling. This paper describes a new method that utilizes the 2D array of Time History of Events and Macroscale Interactions during Substorms (THEMIS) white-light all-sky-imagers (ASI), in conjunction with meridian scanning photometers, to estimate the auroral scale sizes of intense precipitating energy fluxes and the associated Hall conductances. As an example of the technique, we investigated the role of precipitated energy flux and average energy on mesoscales as contrasted to large-scales for two back-to-back substorms, finding that mesoscale aurora contributes up to ∼80% (∼60%) of the total energy flux immediately after onset during the early expansion phase of the first (second) substorm, and continues to contribute ∼30–55% throughout the remainder of the substorm. The average energy estimated from the ASI mosaic field of view also peaked during the initial expansion phase. Using the measured energy flux and tables produced from the Boltzmann Three Constituent (B3C) auroral transport code (Strickland et al., 1976; 1993), we also estimated the 2D Hall conductance and compared it to Poker Flat Incoherent Scatter Radar conductance values, finding good agreement for both discrete and diffuse aurora.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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