MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385340757 · doi:10.3847/1538-4357/acdf4f

Characterizing the Spectral Structure of Weak Impulsive Narrowband Quiet Sun Emissions

2023· article· en· W4385340757 sur OpenAlexaff
Surajit Mondal, Divya Oberoi, Ayan Biswas, Devojyoti Kansabanik

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsNarrowbandAstrophysicsQUIETNanoflaresFlux (metallurgy)Corona (planetary geology)AstronomyCoronal holeRadio spectrumCoronal mass ejectionSolar windPlasmaOpticsAstrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Weak Impulsive Narrowband Quiet Sun Emissions (WINQSEs) are a newly discovered class of radio emission from the solar corona. These emissions are characterized by their extremely impulsive, narrowband, and ubiquitous nature. We have systematically been working on their detailed characterization, including their strengths, morphologies, temporal characteristics, energies, etc. This work is the next step in this series and focuses on the spectral nature of WINQSEs. Given that their strength is only a few percent of the background solar emission, we have adopted an extremely conservative approach to reliably identify WINQSES. Only a handful of WINQSEs meet all of our stringent criteria. Their flux densities lie in the 20–50 Jy range and they have compact morphologies. For the first time, we estimate their bandwidths and find them to be less than 700 kHz, consistent with expectations based on earlier observations. Interestingly, we also find similarities between the spectral nature of WINQSEs and the solar radio spikes. This is consistent with our hypothesis that the WINQSEs are the weaker cousins of the type III radio bursts and are likely to be the low-frequency radio counterparts of the nanoflares, originally hypothesized as a possible explanation for coronal heating.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,835
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Explorer davantage

Même revueThe Astrophysical JournalMême sujetSolar and Space Plasma DynamicsTravaux en français237 207