Plasma Drift Velocity Observation Data and Simulation Results
Notice bibliographique
Résumé
The repository contains MATLAB code and data associated with the scientific article. It includes: · Tools for visualizing observational ionosonde measurements and processing results obtained using the algorithm developed by the authors for calculating 3D ionospheric plasma drift velocities. · Tools for visualizing computer simulation data generated with algorithms for solving the inverse problem of plasma drift velocity determination, as described in the article. The MATLAB code reproduces the figures presented in the article. It was tested on Microsoft Windows 11 with MATLAB R2024b. · The file FIG_02.zip contains: A folder FIG_02/Fig/ Output images. A folder FIG_02/Code/ MATLAB code to calculate and plot the resolution of plasma drift velocity as a function of sounding duration 𝑇, for both vertical and horizontal components. To generate the output images, run the script Run_CalcPlot_VdRes_via_dFd.m. · The file FIG_03.zip contains: A folder FIG_03/Fig/ Output image. A folder FIG_03/Code/ MATLAB code to calculate and plot phase error as a function of signal-to-noise ratio (SNR). To generate the output image, run the script Run_CalcPlot_dPhas_via_SnR_analitic.m. · The file FIG_04.zip contains: A folder FIG_04/Fig/ Output image. A folder FIG_04/CodeData/ MATLAB code to load simulated data (stored in FIG_04/CodeData/DataMat/SimulationDataFIG04.mat), calculate and plot both phase error and angular displacement errors as functions of SNR across sounding frequencies from 2 MHz to 8 MHz. To generate the output image, run the script Run_CalcAndPlotDisplacement.m. · The file FIG_05.zip contains: A folder FIG_05/Fig/ Output images. A folder FIG_05/CodeData/ MATLAB code to load simulated data (stored in FIG_05/CodeData/DataMat/SimulationDataFIG05.mat), calculate and plot drift velocity estimation errors as a function of SNR for both horizontal and vertical components. To generate the output images, run the script Run_CalcAndPlot_VdErrorbar_via_FreqSNR.m. · The file FIG_06.zip contains: A folder FIG_06/Fig/ Output images. A folder FIG_06/CodeData/ MATLAB code to load simulated data (stored in FIG_06/CodeData/DataMat/SimulationDataFIG06.mat), calculate and plot the impact of zenith angle on drift velocity estimation errors for horizontal and vertical components. To generate the output images, run the script Run_CalcPlot_VdHZ_Errorbar_via_SNR_TETA0.m. · The file FIG_07.zip contains: A folder FIG_07/Fig/ Output images. A folder FIG_07/CodeData/ MATLAB code to load simulated data (stored in FIG_07/CodeData/DataMat/SimulationDataFIG07.mat), calculate and plot error asymmetries—defined as the ratios of underestimation to overestimation ranges—in determining horizontal and vertical drift velocity components as a function of SNR. To generate the output images, run the script Run_CalcPlotAssymetry_via_SNR_TETA0.m. · The file FIG_08.zip contains: A folder FIG_08/Fig/ Output images. The folder FIG_08/CodeData_Blissville/ contains MATLAB code to load ionosonde data (stored in FIG_08/CodeData_Blissville/DataMat/Bliss_20240126_0315.mat), collected at the Blissville site from January 27 to March 15, 2024. The code calculate and plot the drift data presented in the associated paper. To generate the output images, run the script PlotSynchroDuirnalVelocitiesBlissFig.m. The folder FIG_08/CodeData_MillstoneHill/ contains MATLAB code to load ionosonde data (stored in FIG_08/CodeData_MillstoneHill/DataMat/MH_20240126-0315.mat), collected at the Millstone Hill Haystack Observatory from January 27 to March 15, 2024. The code calculate and plot the drift data presented in the associated paper. To generate the output images, run the script PlotSynchroDiurnalVelocitiesMHfig.m.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,005 |
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 ».