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Enregistrement W4220900277 · doi:10.5194/egusphere-egu22-84

The future evolution of the auroral zones

2022· preprint· en· W4220900277 sur OpenAlexaboutno aff
Stefano Maffei, Philip W. Livermore, J. E. Mound, Joseph Eggington, J. P. Eastwood, Sabrina Sanchez, M. P. Freeman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarth's magnetic fieldSpace weatherLatitudeGaussGeodesyDipoleField (mathematics)PhysicsGeophysicsMeteorologyClimatologyGeologyMagnetic fieldMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The auroral zones indicate the locations on the Earth’s surface where, on average, it is most likely to spot aurorae as a consequence of increased solar activity. The shape of the auroral zones and, similarly, the geographical locations most vulnerable to extreme space weather events are modulated by the geomagnetic field of internal origin. As the latter evolves in time, the formers will be subject to variations on the same timescales. From available geomagnetic field forecasts (which provide an estimate of the future evolution of the geomagnetic field of internal origin) we derive AACGM latitudes and estimate the future evolution of the auroral zones. The novel aspect of this technique is that we make use of all available Gauss coefficients to produce the forecasts, while the majority of present techniques estimate the location of the auroral zones based on the dipolar coefficients only. Our results show that, while the shift of the geomagnetic dipole axis has a first order contribution, higher order Gauss coefficients contribute significantly to the location and shape of the auroral zones. The same technique is then extended to estimate the future location of the geographical location that would be, on average, most exposed to extreme space weather event. We find that the space-weather related risk will not change significantly for the UK over the next 50 years. For the Canadian provinces of Quebec and Ontario, however, we predict a significant increase in the risk associated to extreme solar activity.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2022
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