Multifractal Detrended Fluctuation Analysis, Cross-Correlation and Clustering of Global 7Be Activity Concentration
Notice bibliographique
Résumé
Daily [Formula: see text] activity concentrations data across 21 global locations between 2010 and 2017 from the Comprehensive Nuclear-Test-Ban Treaty Organization (CTBTO) were analyzed using multifractal formalism. The multifractal detrended fluctuation analysis revealed that [Formula: see text] distribution across the 21 locations are multifractal ([Formula: see text]) with a wide range of fractal exponents. The observed multifractality was found to be statistically significant except at two locations (RN45 and RN47). The multifractal strength ([Formula: see text]) and Holder’s exponent ([Formula: see text]) were used to group the locations into 3 clusters with K-means algorithm. The relationship between [Formula: see text] and five drivers (Southern Oscillation Index — SOI, North Atlantic Oscillation — NAO, Total Sunspot number — Tot_SN, Northern hemisphere Sunspot number — NH_SN and Southern hemisphere sunspot number — SH_SN) was investigated using multifractal detrended cross-correlation analysis. The multifractal cross-correlation between [Formula: see text] and drivers was found to be 0.06–0.21(SOI), 0.08–0.23 (NAO), 0.04–0.27 (Tot_SN), 0.05–0.25 (NH_SN) and 0.04–0.27 (SH_SN). NAO was found to be the strongest driver of [Formula: see text]. The location, RN16 in Yellowknife Canada, showed strong cross-correlation with the five drivers.
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 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».