Occurrence Rates and Variability of Whistler‐Mode Waves in the Plasma Trough
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Numerical models of energetic electron behavior in the outer radiation belt require descriptions of the wave‐particle interactions across the inner magnetosphere. Quasilinear diffusion coefficients describe gyro‐resonant wave‐particle interactions over large time‐ and length‐scales but these must be constrained by observations to construct realistic radiation belt models. Recent work indicates the importance of identifying and including realistic spatiotemporal variation of diffusion coefficients. In this paper, we study the spatiotemporal variability of whistler‐mode waves outside the plasmasphere, typically referred to as whistler‐mode chorus. We separately consider the probability of (a) parts of the model domain being outside the plasmasphere, and (b) the probability of detecting wave activity should that part of the model domain be outside the plasmasphere. We discover that the spatiotemporal variability of whistler‐mode waves significantly differs across the model domain; we propose that wave power variability in short wave intervals ( min) is a useful characteristic to distinguish between two types of whistler‐mode waves, especially where their frequency ranges overlap. Our novel spatiotemporal variability analysis indicates that low variability waves are dayside exohiss whose typically high occurrence rate () decreases with substorm activity, and high variability waves are sporadic post‐midnight/dawn sector substorm‐driven chorus with a typical occurrence rate of 0.2. Further, although previous studies often combine the occurrence rates and wave characteristics into climatological averages of chorus wave power, this study highlights the importance of separating the study of occurrence rates and power of the waves, since each can have a different relationship with driving factors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 ».