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Enregistrement W4322011154 · doi:10.5194/egusphere-egu23-8677

Probability distribution of integrated power of equatorial ionosphere plasma density fluctuations measured by the Swarm Langmuir probes

2023· preprint· en· W4322011154 sur OpenAlexaff
Hossein Ghadjari, D. J. Knudsen, S. Skone

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGeomagnetism and Paleomagnetism Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonosphereSunsetPlasmaGNSS applicationsSwarm behaviourPhysicsEarth's magnetic fieldComputational physicsProbability density functionDistribution functionLangmuir probeSpace weatherSpacecraftGeophysicsStatistical physicsPlasma diagnosticsSatelliteMathematicsOpticsMagnetic fieldAstronomyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ionospheric irregularities are structures or fluctuations of plasma density having different scale sizes. These irregularities can disrupt radio waves and produce errors in space-based or ground-based technologies, which depend on the GNSS/ GPS signals. Post-sunset ionospheric plasma irregularities are a common characteristic of the equatorial ionosphere. These irregularities, associated with plasma bubbles, are defined as strong density depletions relative to the background plasma as determined by in situ measurements. Finding a system parameter's probability distribution function (PDF) can lead us to understand the system's underlying physics. In this study, we investigate the probability distribution of the integrated power of post-sunset plasma density irregularities in the equatorial ionosphere measured with the Langmuir probes on Swarm C in four different frequency bands between 0-1 Hz for the entire Swarm mission. We find evidence of "heavy tail" distribution in the PDFs, indicating the system's complexity and self-organized criticality. Moreover, we study the relation between Integrated power and different geomagnetic indices, e.g. F10.7 and sunspot number, to find the potential drivers of severe events. While we find no obvious driver of individual events, we find a strong solar cycle dependence in their occurrence.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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