AuroraX, PyAuroraX, and aurora-asi-lib: A user-friendly auroral all-sky imager analysis framework
Notice bibliographique
Résumé
Within the context of the Heliophysics System Observatory, optical images of the aurora are emerging as an important resource for exploring multi-scale geospace processes. This capability has never been more critical as we are on the cusp of a new era of geospace research, by which we mean studying the overall system as a system of systems . Historically, the patchwork of ground-based instrumentation has required customized solutions for accessing data, assessing data relevance, and then ultimately using each individual network alongside other assets. Here we introduce a new and comprehensive approach for data discovery and utilization for one type of data, namely auroral images. The AuroraX project ( https://aurorax.space/ ) is a cyberinfrastructure platform for the discovery of scientific opportunities with access to optical auroral data. The program has broad objectives, so we focus on one key thread. In particular, we focus on describing the AuroraX platform and its API and web-based tools for all-sky imager (ASI) data. As a practical example, we demonstrate how to identify conjunctions using the AuroraX conjunction finder or PyAuroraX, a Python library that interfaces with the AuroraX platform. We then demonstrate how aurora-asi-lib, a Python library for interacting with and analyzing high-resolution ASI data, can be used for detailed conjunction analysis on a personal computer. Together, these tools enable a rapid and streamlined end-to-end exploration of auroral data.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,022 |
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 ».