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Enregistrement W4410698715 · doi:10.1029/2024ja033615

The Effects of Storm‐Enhanced Zonal Ion Drifts and Plasmaspheric Heat Flux on Middle‐Latitude Ionospheric Trough

2025· article· en· W4410698715 sur OpenAlexaff
Jing Liu, Wenbin Wang, Jun Liang, Tru H. Cao, Shuhan Li

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Shandong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésTrough (economics)IonosphereMiddle latitudesGeologyStormLatitudeAtmospheric sciencesPlasmasphereLow latitudeClimatologyGeophysicsMeteorologyGeodesyMagnetospherePlasmaGeographyPhysicsOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study examines how enhanced zonal ion drifts and plasmaspheric heat flux influence mid‐latitude ionospheric trough dynamics during geomagnetic storms using the Thermosphere Ionosphere Electrodynamic General Circulation Model coupled with a Subauroral Polarization Streams (SAPS) empirical model. Increasing SAPS‐driven zonal ion drifts from ∼1 to 2 km/s deepened and expanded the trough longitudinally/latitudinally, reducing nighttime TEC by ∼20% within the trough. Ion temperatures doubled to ∼1,600 K under stronger SAPS due to increased frictional heating, while electron density depletion and temperature enhancements showed weaker responses owing to low electron density limiting electron‐ion collisional heating. Doubling plasmaspheric heat flux amplified electron temperature by ∼120% (∼1,200 K) and reduced electron density by ∼80% (∼2 × 10 5 cm −3 ), with minimal ion/neutral temperature changes from limited electron‐neutral thermal coupling. Neutral temperature‐driven atmospheric upwelling decreased O/N 2 ratios, further depleting electron density. These results highlight the critical role of SAPS‐driven ion dynamics and plasmaspheric energy inputs in shaping storm‐time trough morphology through distinct thermal and compositional pathways.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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