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Enregistrement W3209850047 · doi:10.1029/2021ja029277

Inferring the Horizontal Speed of an Ionospheric Irregularity From a Single GPS Scintillation Receiver at High Latitudes

2021· article· en· W3209850047 sur OpenAlexaboutno aff
Junseok Hong, Jong‐Kyun Chung, Young‐Bae Ham, Young‐Sil Kwak, Yong Ha Kim

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAir Force Research LaboratoryKorea Astronomy and Space Science Institute
Mots-clésIonosondeGeodesyIonosphereGeologyEarth's magnetic fieldGlobal Positioning SystemLatitudeRadarInterplanetary scintillationScintillationArcticRemote sensingMeteorologyPhysicsGeophysicsPlasmaOpticsTelecommunicationsMagnetic fieldComputer scienceOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We propose a new technique to infer the horizontal speed of ionospheric irregularity at high latitudes from the refractive components of the global positioning system (GPS) L1 (1575.42 MHz) and L2 (1227.60 MHz) carrier phases using only a single ground‐based receiver that can log measurements at 50–100 Hz. The test data at Jang Bogo Station (geographic: 74.6°S and 164.2°E; geomagnetic: 77.2°S) in Antarctica and at Sachs Harbor (geographic: 71.9°N and 234.7°E; geomagnetic: 75.6°N) in the Arctic were analyzed for a one‐year period in 2019. The results were compared with data from ground‐based radar observations, the Vertical Incidence Pulsed Ionospheric Radar (VIPIR) in Antarctica and the Canadian Advanced Digital Ionosonde (CADI) in the Arctic, which measures the ion drift velocity at the apex. Although it is difficult to directly compare GPS and radar measurements due to the steep gradient of fast plasma motion in narrow regions at high latitudes, the probability density of the ionospheric irregularity speeds from the two different instruments were consistent with the correlation coefficients of 0.81 and 0.85 in the Southern and Northern hemispheres.

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)0,001
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 seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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