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Enregistrement W4411357684 · doi:10.20944/preprints202506.1069.v1

Comparison of Total Electron Content (TEC) Maps over Brazil from Different Sources

2025· preprint· en· W4411357684 sur OpenAlexfundno aff
Marco Antônio de Ulhôa Cintra, Stephan Stephany, Lamartine Nogueira Frutuoso Guimarães, Eurico R. de Paula, A. R. F. Martinon, P. M. D. S. Negreti, Alison de Oliveira Moraes, J. R. Souza

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2025
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueIonosphere and magnetosphere dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaAgência Espacial BrasileiraUniversidad Nacional de La PlataNational Research Council CanadaMinistério da Ciência, Tecnologia e Inovação
Mots-clésTECTotal electron contentContent (measure theory)ElectronGeographyEnvironmental sciencePhysicsIonosphereMathematicsGeophysicsNuclear physicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Total Electron Content (TEC) allows to evaluate the state of the ionosphere. Radio waves like GNSS signals traversing the ionosphere suffer delays and refraction. Ionospheric plasma irregularities may be generated in the equatorial regions after sunset and extend to low latitudes forming large plasma depleted regions named ionospheric bubbles. Signature of these bubbles can be observed at TEC maps. Inside plasma bubbles smaller scale size irregularities are generated causing scintillation in GNSS signals. This work compared TEC maps from some sources, with different temporal and spatial resolutions/coverage. Significant differences were found. For each source, there are differences in the treatment and preprocessing of raw data in order to get the absolute TEC values, which are interpolated to get grid values of the map. Even for the same source there are significant differences in the density of monitoring stations according to the region. A case of study concerning scintillation is also analyzed using the corresponding TEC and scintillation maps. TEC maps employed here encompass the years from 2022 to 2024, in the growing phase of the current solar cycle 25. The months of March, June, September and December were selected to take into account the TEC seasonal variation.

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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

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
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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