On the performance of CARISMA-Akademik Vernadsky station Schumann resonance monitoring
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The main objective of this study is to evaluate the effectiveness of the CARISMA (Canadian Array for Realtime Investigations of Magnetic Activity) – Akademik Vernadsky station (65.25°S 64.25°W, Vernadsky) Extremely Low Frequency (ELF) induction magnetometer network as a planetary monitoring system for thunderstorm activity, with observation sites located in the Arctic and Antarctic regions, respectively. To achieve this, daily ELF records from Vernadsky and Fort Churchill (FCHU, 58.76°N 94.08°W) collected in January 2022 were processed and analyzed. For CARISMA, data from the FCHU site were used due to the better signal-to-noise ratio. The horizontal magnetic components of Schumann signals obtained at Vernadsky and FCHU underwent spectral and polarization processing. ELF transients were identified, and subsequent geolocation was performed as well. Both regular (quiet) thunderstorm activity periods and an unprecedented local amplification of lightning activity near the Hunga Tonga-Hunga Ha'apai volcano during its eruption on January 15, 2022, were studied. Throughout the quiet periods, ELF signal processing yielded similar characteristics of integral lightning activity derived from CARISMA and Vernadsky records, consistent with findings in the literature and previous investigations at the Vernadsky site. On the other hand, the analysis of Schumann spectra and ELF transients during the Tonga volcano eruption confirmed that most thunderstorms were concentrated within a relatively small area around the epicenter, validating the point source model for the global lightning center. This paper demonstrates that the CARISMA and Vernadsky magnetometer network is well-suited for establishing a global lightning activity monitoring andintense lightning geolocation system. Such a system can be employed to assess and study global temperature trends, monitor the growth of lightning activity in high latitudes, and detect terrestrial, atmospheric, and geospace disaster phenomena.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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