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Enregistrement W4408385257 · doi:10.1029/2024ea003704

Connections Between Meteor Persistent Trains and Ozone Content in the Mesopause Region

2025· article· en· W4408385257 sur OpenAlexaff
L. E. Cordonnier, K. S. Obenberger, J. M. Holmes, G. B. Taylor, Denis Vida

Notice bibliographique

RevueEarth and Space Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstro and Planetary Science
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesAir Force Office of Scientific ResearchNational Science Foundation
Mots-clésMesopauseMeteor (satellite)OzoneEnvironmental scienceTrainMeteorologyAtmospheric sciencesMesosphereGeologyGeographyStratosphereCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Ozone () is an important trace species in the mesopause region of Earth's atmosphere and is difficult to directly probe. We found that the percentage of sporadic meteors that produced persistent trains (PTs) exhibit semiannual variations which are strongly correlated with those of the average peak volume mixing ratio (vmr) of the secondary ozone maximum (near the mesopause, 90–95 km). PTs are long‐lasting, self‐emitting phenomena that occasionally form after a meteor, thought to arise from exothermic reactions between meteoric metals and atmospheric . The observed correlation between PT rates and essentially confirms ozone's necessity for the endurance of PTs in the continuum emission regime. Owing to this correlation, we were also able to develop a simple relationship between these two quantities providing an easy method of estimating in the mesopause region using the monthly sporadic PT occurrence rates. This represents a new, ground‐based technique for estimating content in the upper atmosphere. Meteor showers were much less correlated with due to their respective homogeneity, stressing the importance of intrinsic meteoroid properties for PT formation. Lastly, we examined the connection between content and the duration of PTs and found no clear correlation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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