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Enregistrement W4406795899 · doi:10.1029/2024ja033253

Reliability of Matching AMPERE Field‐Aligned Current Boundaries With SuperDARN Lower Latitude Ionospheric Convection Boundaries During Geomagnetic Storms

2025· article· en· W4406795899 sur OpenAlexaff
Maria‐Theresia Walach, A. R. Fogg, John Coxon, A. Grocott, S. E. Milan, Harneet Sangha, K. A. McWilliams, S. K. Vines, M. Lester, B. J. Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Environment Research CouncilIrish Research CouncilScience and Technology Facilities CouncilNational Science Foundation
Mots-clésGeophysicsIonosphereEarth's magnetic fieldGeomagnetic stormRing currentConvectionAmpereCurrent (fluid)GeologyStormGeodesyLatitudeMagnetic fieldPhysicsMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High‐latitude ionospheric convection is a useful diagnostic of solar wind‐magnetosphere interactions and nightside activity in the magnetotail. For decades, the high‐latitude convection pattern has been mapped using the Super Dual Auroral Radar Network (SuperDARN), a distribution of ground‐based radars which are capable of measuring line‐of‐sight (l‐o‐s) ionospheric flows. From the l‐o‐s measurements an estimate of the global convection can be obtained. As the SuperDARN coverage is not truly global, it is necessary to constrain the maps when the map fitting is performed. The lower latitude boundary of the convection, known as the Heppner‐Maynard boundary (HMB), provides one such constraint. In the standard SuperDARN fitting, the HMB location is determined directly from the data, but data gaps can make this challenging. In this study we evaluate if the HMB placement can be improved using data from the Active Magnetosphere and Planetary Electrodynamics Response Experiment (AMPERE), in particular for active time periods when the HMB moves to latitudes below . We find that the boundary as defined by SuperDARN and AMPERE are not always co‐located. SuperDARN performs better when the AMPERE currents are very weak (e.g., during non‐active times) and AMPERE can provide a boundary when there is no SuperDARN scatter. Using three geomagnetic storm events, we show that there is agreement between the SuperDARN and AMPERE boundaries but the SuperDARN‐derived convection boundary mostly lies equatorward of the AMPERE‐derived boundary. We find that disagreements primarily arise due to geometrical factors and a time lag in expansions and contractions of the patterns.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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