Inference of magnetic field during the Dalton minimum: Case study with recorded sunspot areas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Dalton minimum is considered to be one of the unique solar activity periods that have been captured in direct sunspot observations since 1610. Specifically, the solar magnetic field in this period is of great interest. Derfflinger and Prantner’s sunspot observations of 1802–1824 and 1800–1844 are the most important references for this period. To understand the solar magnetic activity in the Dalton minimum, it is important to estimate the latitude/longitude distribution of the sunspots and the sunspot areas for that duration. In this study, we analyze Derfflinger and Prantner’s sunspot drawings to determine the sunspot parameters, particularly the sunspot area. We find that the sunspot areas obtained from Derfflinger’s drawings are overemphasized by a factor of eight relative to those derived from modern observations. We also analyze Prantner’s sunspot drawings to validate our analysis of Derfflinger’s drawings. Further, we generate solar magnetograms from Derfflinger’s sunspot drawings using a deep-learning model based on conditional generative adversarial networks. Our analysis of these sunspot areas will provide important information for restoring the magnetograms during the Dalton minimum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».