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Enregistrement W4221019304 · doi:10.1051/0004-6361/202142585

The magnetic topology of the inverse Evershed flow

2022· article· en· W4221019304 sur OpenAlexaff
Avijeet Prasad, Mohanakrishna Ranganathan, C. Beck, Debi Prasad Choudhary, Qiang Hu

Notice bibliographique

RevueAstronomy and Astrophysics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensInstitute of Particle Physics
Organismes subventionnairesNorges ForskningsrådNuclear Safety and Security CommissionNational Aeronautics and Space AdministrationNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsSunspotMagnetic fieldAstrophysicsField lineExtrapolation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context. The inverse Evershed flow (IEF) is a mass motion towards sunspots at chromospheric heights. Aims. We combined high-resolution observations of NOAA 12418 from the Dunn Solar Telescope and vector magnetic field measurements from the Helioseismic and Magnetic Imager (HMI) to determine the driver of the IEF. Methods. We derived chromospheric line-of-sight (LOS) velocities from spectra of Hα and Ca II IR. The HMI data were used in a non-force-free magnetic field extrapolation to track closed field lines near the sunspot in the active region. We determined their length and height, located their inner and outer foot points, and derived flow velocities along them. Results. The magnetic field lines related to the IEF reach on average a height of 3 megameter (Mm) over a length of 13 Mm. The inner (outer) foot points are located at 1.2 (1.9) sunspot radii. The average field strength difference ΔB between inner and outer foot points is +400 G. The temperature difference ΔT is anti-correlated with ΔB with an average value of −100 K. The pressure difference Δp is dominated by ΔB and is primarily positive with a driving force towards the inner foot points of 1.7 kPa on average. The velocities predicted from Δp reproduce the LOS velocities of 2–10 km s−1 with a square-root dependence. Conclusions. We find that the IEF is driven along magnetic field lines connecting network elements with the outer penumbra by a gas pressure difference that results from a difference in field strength as predicted by the classical siphon flow scenario.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,174 · 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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