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Enregistrement W4416675437 · doi:10.1029/2025av001881

Redefining SAR Arc Generation: The Competing Roles of Magnetospheric and Ionospheric Energy Injection

2025· article· en· W4416675437 sur OpenAlex
Jing Liu, Wenbin Wang, Jun Liang, Libo Liu, C. R. Martinis, J. Wroten, Yongliang Zhang, Yao Chen, Tru H. Cao, Yifan Lu

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAGU Advances · 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 ChinaNational Science Foundation
Mots-clésAirglowIonosphereEarth's magnetic fieldElectron precipitationArc (geometry)PlasmaFlux (metallurgy)MagnetosphereHeat flux

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Stable auroral red (SAR) arcs are luminous subauroral emissions produced by the collisional excitation of oxygen atoms during geomagnetically active times. While traditionally attributed to inner magnetospheric electron heating, recent observations and simulations challenge the exclusivity of this mechanism. Here, we resolve the ionospheric origin of SAR arcs using multi‐instrument observations and numerical simulations during the March 2015 geomagnetic storm. Both magnetospheric heat flux and ion‐neutral frictional heating, driven by subauroral plasma flows, independently generate SAR arcs with intensities surpassing background airglow by hundreds of Rayleighs. While thermal electron impact dominates red‐line emissions in both cases, the vertical structures diverge: frictional heating localizes emissions to altitudes of 250–400 km, whereas magnetospheric heating extends emissions above ∼280 km with broader altitudinal coverage. These results redefine SAR arc generation as a product of competing magnetospheric and ionospheric energy pathways, advancing our understanding of cross‐scale interactions in geospace.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,771
Score d'incertitude au seuil0,425

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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