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Enregistrement W4380853380 · doi:10.1016/j.asr.2023.06.018

Space weather monitoring with Health Canada’s terrestrial radiation monitoring network

2023· article· en· W4380853380 sur OpenAlexafffundabout
C. Liu, Tamara Koletic, Kurt Ungar, L. Trichtchenko, L.E. Sinclair

Notice bibliographique

RevueAdvances in Space Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensNatural Resources CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesRussian Academy of SciencesShinshu UniversityEnvironment and Climate Change Canada
Mots-clésSpace weatherEnvironmental scienceCosmic rayRadiation monitoringRemote sensingMeteorologyForbush decreaseRadiationNeutron monitorComputer sciencePhysicsGeographyAstronomyCoronal mass ejection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a feasibility study of utilizing Health Canada’s terrestrial radiation monitoring network, the Fixed Point Surveillance (FPS) network, for space weather monitoring through demonstrating detections of Forbush decrease and ground level enhancement events. The network is currently comprised of more than eighty sodium iodide spectrometers distributed across Canada. It was designed for terrestrial radiation monitoring but is also capable of registering cosmic radiation in a high-energy channel. Data from fourteen FPS stations for the period from 2003 to 2018 were analyzed and compared with data obtained by other ground-level cosmic radiation monitoring systems. The level of atmospheric impacts on measurements can be well explained, and signatures of both long-term solar cycle variations and sporadic solar events have been detected in the FPS network. The Forbush decrease amplitudes in FPS were found to be comparable to those obtained in the global muon detector network but about 2–3 times lower than those recorded by the global neutron monitoring network. This study suggests that the 20 years of cosmic ray data from the FPS network can be used for climatological space weather studies. In addition, the network can be readily available for real-time space weather monitoring.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,864

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,319 · 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'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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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