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Enregistrement W4400593758 · doi:10.3847/1538-4357/ad3dfb

Decay Timescales of Chromospheric Condensations in Solar Flare Footpoints

2024· article· en· W4400593758 sur OpenAlexfundno aff
Elizabeth Butler, Adam F. Kowalski

Notice bibliographique

RevueThe Astrophysical Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Colorado BoulderGoddard Space Flight CenterQueen's UniversityNational Aeronautics and Space AdministrationQueen's University BelfastAmes Research CenterNational Science Foundation
Mots-clésPhysicsFlareAstrophysicsSolar flareSpectrographKinetic energySpectral lineAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chromospheric condensations (CCs) are a prominent feature of flare footpoint heating in the solar flare standard model, yet their timescales and velocities are not well understood. Fisher derived several important analytical relationships, which have rarely been examined with modern spectral observations. The Interface Region Imaging Spectrograph (IRIS) provides a wealth of flare data with a high enough cadence to sufficiently capture CC evolution. We analyzed Doppler shifts in Mg ii 2791 and Fe ii 2814 from a sample of flare footpoint pixels observed by IRIS to compare with Fisher's analytics and recent flare models. We found a detection lifetime of 1 minute occurs in 50% of the sample, with Mg ii showing several pixels with longer values and Fe ii almost categorically shorter, and both growing with the maximum velocity, v max . The shifts’ half-life is commonly <40 s and is inversely related to v max , indicating that the first half of the CC evolution has more efficient kinetic energy loss. The lifetime’s wide range and growth with v max indicate that the footpoint atmospherics and heating scenarios can vary more widely than first postulated in Fisher. Around 90% of the sample had observable acceleration periods, lasting an average of 38 and 32 s for Mg ii and Fe ii , respectively. These acceleration periods, as well as serving as flare model diagnostics themselves, could potentially be used to calculate other model diagnostics such as the initially accelerated mass.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,301

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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