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Enregistrement W4390352491 · doi:10.37547/tajiir/volume05issue09-03

CASHEW, A RESPONSE TO THE COCOA CRISIS IN DIMBOKRO IN THE N'ZI REGION? (IVORY COAST)

2023· article· en· W4390352491 sur OpenAlexfundno aff
S. Hazra, Jonathan Risner

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Interdisciplinary Innovations and Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of Naval ResearchNatural Resources CanadaNational Aeronautics and Space AdministrationU.S. Department of Defense
Mots-clésIonosphereSpace weatherSunspotSolar cycle 22Solar cycleSolar minimumSolar cycle 24Solar maximumSunspot numberSatelliteAtmosphere (unit)Environmental scienceAtmospheric sciencesMeteorologyPhysicsPlasmaAstronomySolar wind

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the Sun progresses through its solar cycle and its activity increases, a greater number of sunspots occur, and solar fluxes become more intense. The change in solar activity is related to the change in electron and ion density of the ionosphere. Studying this relation is very important in terms of space plasma studies and space weather predictions, which play a significant role in radio and satellite communication as well as GPS navigation. In this paper, we are presenting the sunspot and solar flux data for solar cycle 24 (year 2008-2020). We are using C/NOFS satellite data to understand the variationof ion densities of the upper atmosphere with solar cycle 24. Our analysis shows decrease of H+ density by a factor of 10 and increase of O+ density by a factor of 10 during solar maxima. This data set can be used as a framework for future advancement in empirical modelling of regional and global ion density of the ionosphere.

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)0,006
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,434

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,359 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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