Polar Cap Boundary identification using redline optical data and DMSP satellite particle data
Notice bibliographique
Résumé
\justify The location of the polar cap boundary is typically determined using low-orbit satellite measurements in which the boundary is identified by its unique signature of a sharp decrease in energy and particle flux poleward of the auroral oval. In principle, this decrease in precipitating particles should appear as a concomitant sharp change in auroral luminosity. Based on a few events, \cite{Blanchard_1995} suggested that a dramatic gradient in redline aurora may also be an indicator of the polar cap boundary. In recent years, advances in capabilities and the deployment of ground-based all-sky imagers have ushered in a new era of auroral measurements. Auroral imaging has moved well beyond the capabilities of the instrumentation in the previous study in terms of both spatial and temporal resolution. We now have access to decades of optical data from arrays spanning a huge spatial range, enabling a fresh examination of the relationship between redline aurora, particle precipitation, and the polar cap open closed boundary. In this study, we use data from the DMSP satellites in conjunction with the University of Calgary’s REGO (630.0nm) data to assess the viability of automated detection of the 2-dimensional polar cap boundary. Our results exhibit good agreement between the optical and particle polar cap boundary and suggest that a luminosity in redline emission could serve as a reasonable proxy for the location of the the electron poleward boundary during, while providing both high temporal and spatial resolution maps of the open-closed boundary.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».