MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4315796422 · doi:10.3389/fspas.2022.1048318

Daedalus MASE (mission assessment through simulation exercise): A toolset for analysis of in situ missions and for processing global circulation model outputs in the lower thermosphere-ionosphere

2023· article· en· W4315796422 sur OpenAlexaff
T. E. Sarris, Stelios Tourgaidis, Panagiotis Pirnaris, Dimitris Baloukidis, Konstantinos Papadakis, Christos Psychalas, S. Buchert, Eelco Doornbos, Mark A. Clilverd, Pekka T. Verronen, D. Malaspina, Narghes Ahmadi, I. Dandouras, Anna Kotova, Wojciech J. Miloch, D. J. Knudsen, Nils Olsen, Octav Marghitu, Tomoko Matsuo, G. Lu, A. Marchaudon, Alex Hoffmann, Dulce Lajas, A. Strømme, M. G. G. T. Taylor, Anita Aikio, Minna Palmroth, R. A. Heelis, Nickolay Ivchenko, Claudia Stolle, Guram Kervalishvili, T. Moretto, R. F. Pfaff, Christian Siemes, Pieter Visser, José van den IJssel, Hanli Liu, Ingmar Sandberg, Constantinos Papadimitriou, Joachim Vogt, Adrian Blăgău, Nele Stachlys

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Astronomy and Space Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesTrakya ÜniversitesiNatural Environment Research CouncilHellenic Foundation for Research and InnovationSight Research UKEuropean Space Agency
Mots-clésThermosphereIonospherePhysicsObservableAerospace engineeringSpacecraftComputational physicsOrbit (dynamics)GeophysicsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Daedalus MASE (Mission Assessment through Simulation Exercise) is an open-source package of scientific analysis tools aimed at research in the Lower Thermosphere-Ionosphere (LTI). It was created with the purpose to assess the performance and demonstrate closure of the mission objectives of Daedalus, a mission concept targeting to perform in-situ measurements in the LTI. However, through its successful usage as a mission-simulator toolset, Daedalus MASE has evolved to encompass numerous capabilities related to LTI science and modeling. Inputs are geophysical observables in the LTI, which can be obtained either through in-situ measurements from spacecraft and rockets, or through Global Circulation Models (GCM). These include ion, neutral and electron densities, ion and neutral composition, ion, electron and neutral temperatures, ion drifts, neutral winds, electric field, and magnetic field. In the examples presented, these geophysical observables are obtained through NCAR’s Thermosphere-Ionosphere-Electrodynamics General Circulation Model. Capabilities of Daedalus MASE include: 1) Calculations of products that are derived from the above geophysical observables, such as Joule heating, energy transfer rates between species, electrical currents, electrical conductivity, ion-neutral collision frequencies between all combinations of species, as well as height-integrations of derived products. 2) Calculation and cross-comparison of collision frequencies and estimates of the effect of using different models of collision frequencies into derived products. 3) Calculation of the uncertainties of derived products based on the uncertainties of the geophysical observables, due to instrument errors or to uncertainties in measurement techniques. 4) Routines for the along-orbit interpolation within gridded datasets of GCMs. 5) Routines for the calculation of the global coverage of an in situ mission in regions of interest and for various conditions of solar and geomagnetic activity. 6) Calculations of the statistical significance of obtaining the primary and derived products throughout an in situ mission’s lifetime. 7) Routines for the visualization of 3D datasets of GCMs and of measurements along orbit. Daedalus MASE code is accompanied by a set of Jupyter Notebooks, incorporating all required theory, references, codes and plotting in a user-friendly environment. Daedalus MASE is developed and maintained at the Department for Electrical and Computer Engineering of the Democritus University of Thrace, with key contributions from several partner institutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,400

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,298 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFrontiers in Astronomy and Space SciencesMême sujetIonosphere and magnetosphere dynamicsTravaux en français237 207