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Enregistrement W4221087202 · doi:10.5194/egusphere-egu22-1297

Molecular and metalic ions in the magnetosphere: ISSI team preliminary results 

2022· preprint· en· W4221087202 sur OpenAlexaff
M. Yamauchi, I. Dandouras, Ingrid Mann, S. Haaland, P. Wurz, J. M. C. Plane, Daniel Kastinen, Tinna Gunnarsdottir, A. W. Yau, L. Kistler, Doug Hamilton, Steve Christon, Yoshufumi Saito, Shigeto Watanabe, Satonori Nozawa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiquePlanetary Science and Exploration
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnetosphereIonPhysicsFlux (metallurgy)Atomic physicsRange (aeronautics)ChemistryPlasmaMaterials scienceNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Molecular and metallic ions are vastly unexplored in near-Earth space because only a few terrestrial missions have been equipped with dedicated instrumentation to separate these molecular and metallic ions, within only a limited energy range (cold ions of < 50 eV and energetic ions of ~100 keV). Nevertheless, existing data from past and on-going missions including those not designed for the required mass separation are capable of detecting many of these ions with available tools, although severe limitations exist (sensitivity and energy range in addition to mass resolution and mass range). By combining these patchy and incomplete data, we found several features that indicate sources of these heavy ions. (1) Combination of Kaguya and Cluster/RAPID during high flux events of solar wind heavy ions suggests that the Moon can be a substantial source for low charge-state metallic ions in the magnetosphere when the Moon is located upstream of the Earth. This interpretation is consistent with Geotail/STICS statistics of increased flux of low charge-state heavy ions near new-Moon for medium activity (Kp=2-4). (2) The major route of molecular ion supply (<10 keV) to the inner magnetosphere can be via low-latitude (< 60° invariant latitude, according to e-POP/IRMS) in addition to the cusp (according to Cluster/CIS and Akebono/SMS) during high outflow flux period. This indicates extraordinary upward convection (or ion flow) at the sub-auroral region. (3) A case study of lidar data during high flux events of solar wind heavy ions suggests that upward expansion of Na signal can be associated with molecular ion escape to the magnetosphere that is also observed by Cluster/RAPID and e-POP/IRM, although this expansion can be related to a major magnetic storm rather than solar wind event.

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)0,003
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,046

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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