CORHI-X: a Python tool to investigate heliospheric events through multiple observation angles and heliocentric distances
Notice bibliographique
Résumé
The CORonagraph and Heliospheric Imager data eXplorer (CORHI-X) is an open-source tool designed for the Heliophysics community to foster multi-spacecraft studies. CORHI-X enables users to easily visualize multi-spacecraft constellations, their overlapping fields of view (FoV), and the occurrence of coronal mass ejections (CMEs) over defined time intervals beginning in 2019. CORHI-X is accessible via a Python Streamlit interface, where users can select coronagraphs (e.g., STEREO-A/COR1-COR2, SOHO/C2-C3, SOLAR ORBITER/Metis) and heliospheric imagers (e.g., STEREO-A/HI-A, PARKER SOLAR PROBE/WISPR, SOLAR ORBITER/SoloHI). The tool not only provides spacecraft positions and FoVs of selected instruments, but also ensures that FoVs are plotted only when the corresponding spacecraft data are available. Indeed, the online archives of each instrument are checked monthly to retrieve observation dates, ensuring that CORHI-X automatically incorporates the latest data. For an effective search for eruptive events potentially appearing within the instrument’s FoVs, CORHI-X is linked to two different CME catalogs (DONKI and HI-Geo, respectively). The user can visualize specific CMEs and propagate them over distance to identify which events may have entered the FoV of one or more instruments. Users can also manually enter their own CME input parameters (propagation direction, speed, time, width, and longitude) via the interface. For propagation, a simple drag-based model is incorporated in the visualization of the spacecraft constellation.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,064 | 0,027 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».