Estimating Precipitating Energy Flux, Average Energy, and Hall Auroral Conductance From THEMIS All-Sky-Imagers With Focus on Mesoscales
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
Recent attention has been given to mesoscale phenomena across geospace (∼10 s km to 500 km in the ionosphere or ∼0.5 R E to several R E 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.
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