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Enregistrement W4308920879 · doi:10.1029/2022ja030960

Model Simulation of SAID Intensification in the Ionosphere Under a Current Generator: The Role of Ion Pedersen Transport

2022· article· en· W4308920879 sur OpenAlexaff
Jun Liang, J.‐P. St.‐Maurice, E. Donovan

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonosphereElectric fieldIonPhysicsComputational physicsCurrent densityPlasmaGeophysicsField (mathematics)Current (fluid)Quantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During geomagnetically active intervals, latitudinally narrow channels of fast westward ion drifts were at times observed in the subauroral region. They are termed the “subauroral ion drifts” (SAID). The Strong Thermal Emission Velocity Enhancement (STEVE), a subauroral optical phenomenon, is intrinsically related to intense SAID. Recently, we had developed a two‐dimensional (2D) time‐dependent model to study the self‐consistent variations of the ionosphere under intense SAID. The present study further advances the model to a current generator scenario of SAID. By assuming magnetospheric field‐aligned current (FAC) inputs based on existing knowledge and observations, we model the self‐consistent variations of the ionosphere, with focus on the dynamic changes of the plasma density, the Pedersen conductance, and the electric field. We can reproduce the self‐consistent evolution of an intense SAID and its associated ionospheric dynamics such as extreme heating and depletion. We illustrate that the ion Pedersen drifts can cause dynamic density variations in the lower ionosphere. Positive feedback is found to exist between the self‐consistent variations of the electric field and the conductance: the ion Pedersen transport associated with the electric field leads to density depletion in the lower ionosphere, thus reducing the Pedersen conductance and further enhancing the electric field there. We conclude that such positive feedback is key to the formation of intense SAID's in the ionosphere.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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