Conceitos de eletromagnetismo para descrever a geração de ondas e a dinâmica de partículas carregadas na magnetosfera
Bibliographic record
Abstract
O estudo do vento solar e sua interação com a magnetosfera é de extrema importância na área da geofísica espacial, pois permite compreender os mecanismos físicos envolvidos nesse fenômeno e seus impactos na Terra, entre os quais se destaca a ocorrência de tempestades geomagnéticas. Nesse contexto, uma das atividades desenvolvidas no projeto durante os anos de 2022 e 2023 consistia em participações semanais no briefing, realizado todas as segundas-feiras no INPE, a fim de apresentar e discutir as informações colhidas ao longo da semana referentes a tempestades geomagnéticas e atividades solares. Para tanto, eram criados dashboards semanais no Excel para apresentar gráficos dinâmicos que viabilizassem uma análise mais aprofundada dos valores dos índices KP, DsT e AE e dos impactos na Terra quando tais índices encontravam-se perturbados. Vale destacar que houve uma forte tempestade geomagnética entre os dias 23 e 24 de março de 2023, na qual se observou o mais baixo valor no índice DsT registrado nos últimos anos (-163 nT). Este evento permitiu, inclusive, a visualização de auroras boreais fora da zona auroral, como por exemplo em partes da Europa, da Ásia e nos Estados Unidos, motivo pelo qual ele foi objeto de estudo comparativo com outras tempestades geomagnéticas intensas, em especial a de Quebec, em 1989. Além das atividades do briefing, foi também realizado um estudo acerca do campo magnético da Terra e de como as componentes X, Y e Z são utilizadas para descrever a direção e a intensidade do campo magnético em um determinado local na superfície terrestre. Nesse sentido, foi proposta uma análise dos dados do campo magnético da Terra no dia 10-04-2015 obtidos pela missão Van Allen Probes e fornecidos pelo Observatório de Boulder (EUA). Foi, então, criado um programa em Python que recebesse esses dados e calculasse a transformada de Fourier para gerar um gráfico para as três componentes.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".