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Enregistrement W4401691321 · doi:10.31857/s0002333724040071

An approach to interpreting natural indicators of the state of space weather to assess the effects of its impact on high-latitude power systems

2024· article· en· W4401691321 sur OpenAlexaboutno aff
Aleksandra Vorobeva, A. N. Lapinb, Anatoly Soloviev, Gulnara Vorobeva

Notice bibliographique

RevueФизика земли · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEconomic and Technological Developments in Russia
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural (archaeology)Space weatherSpace (punctuation)LatitudePower (physics)State (computer science)Environmental scienceMeteorologyClimatologyComputer scienceGeographyGeologyPhysicsGeodesy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The dynamic exploration and development of the Arctic zone of the Russian Federation is inextricably connected with the need to minimize technospheric risks, including those associated with the space weather effects on power equipment systems operated within the boundaries of the auroral oval. At the same time, accompanying monitoring of space weather parameters and geomagnetic field variations in the Arctic is carried out only through a group of satellites and several dozen magnetic stations located mainly in the United States, Canada, northern and central Europe. Obviously, the current situation practically excludes the possibility of promptly diagnostics of the level of geoinduced currents (GIC) for most of the Arctic zone of the Russian Federation, where in fact the only available indicator of the state of space weather is auroras. In the paper the authors propose an approach to interpreting the manifestation of auroras to assess the effects of space weather on objects and systems of high-latitude infrastructure. Thus, using the example of the “Vykhodnoy” substation of the “Severny Transit” main electrical network, it is shown that when recording auroras in the north, zenith and south, the most probable (averaged over 30 min) GIC level is 0.08, 0.23 and 0.68 A accordingly. In this case, the probability that the average half-hour GIC level will exceed 2 A (in the case of auroras in the north, zenith and south) is ∼6, ∼10 and ∼15%, respectively. In conclusion, ways of modernization and the limits of applicability of the proposed approach are considered.

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 enseignants0,781
Score d'incertitude au seuil0,223

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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