Correlation between the mean wind in the mesosphere and lower thermosphere and solar cycles
Bibliographic record
Abstract
Middelvinden i den midtre atmosfæren transporterer kjemiske spesier som er sentrale for energibalansen i atmosfæren. Sterk avhengighet mellom de ulike lagene i atmosfæren gir motivasjon for å utforske middelvinden i mesosfæren og den lavere delen av termosfæren for å forbedre klimamodeller. Ved bruk av tidsforskjøvet korrelasjon og kryssspekter, ble likhetene mellom middelvinden i MLT og solindeksen Y10.7 utforsket. Timeverdier for middelvind, ved 95 km høyde, fra radarstasjonen i Saskatoon (Canada) skaffet av Super Dual Auroral Radar Network, solintensitetsdata, Y10.7, fra den europeiske romfartsorganisasjonen og AP-indeksen fra NOAA utgjorde grunnlaget for rådataen brukt i denne masteroppgaven.\n\nDet ble funnet en svak, men signifikant korrelasjon mellom middelvinden og den 27 dager lange solsyklusen i Y10.7. Derimot varierte begge dataseriene med den samme perioden, som indikerer at middelvinden avhenger av variasjonene av Y10.7 som følge av solens rotasjon. Ved et lengre tidsperspektiv, viste middelvinden moderat korrelasjon med Y10.7 ved en periode på 13 år. Middelvinden i mesosfæren og den lavere delen av termosfæren er i det minste delvis drevet av solens irradians. Videre var det ikke mulig å bestemme om energirik partikkelnedbør var en driver i mesosfæren og den lavere delen av termosfæren; modelleringen nødvendig er utenfor omfanget til denne oppgaven.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".