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Enregistrement W2066279252 · doi:10.1093/rpd/ncv181

BUBBLE-DETECTOR MEASUREMENTS OF NEUTRON RADIATION IN THE INTERNATIONAL SPACE STATION: ISS-34 TO ISS-37

2015· article· en· W2066279252 sur OpenAlexafffund
M. B. Smith, S. Khulapko, H. R. Andrews, V. Arkhangelsky, H. Ing, M. R. Koslowksy, B.J. Lewis, R. Machrafi, I. B. Nikolaev, Vyacheslav Shurshakov

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensUniversity of Ontario Institute of Technology
Organismes subventionnairesCanadian Space AgencyNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésInternational Space StationBubbleDetectorRadiationNuclear physicsNeutronEnvironmental scienceNuclear engineeringPhysicsNuclear medicineOpticsMedicineAstronomyEngineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bubble detectors have been used to characterise the neutron dose and energy spectrum in several modules of the International Space Station (ISS) as part of an ongoing radiation survey. A series of experiments was performed during the ISS-34, ISS-35, ISS-36 and ISS-37 missions between December 2012 and October 2013. The Radi-N2 experiment, a repeat of the 2009 Radi-N investigation, included measurements in four modules of the US orbital segment: Columbus, the Japanese experiment module, the US laboratory and Node 2. The Radi-N2 dose and spectral measurements are not significantly different from the Radi-N results collected in the same ISS locations, despite the large difference in solar activity between 2009 and 2013. Parallel experiments using a second set of detectors in the Russian segment of the ISS included the first characterisation of the neutron spectrum inside the tissue-equivalent Matroshka-R phantom. These data suggest that the dose inside the phantom is ∼70% of the dose at its surface, while the spectrum inside the phantom contains a larger fraction of high-energy neutrons than the spectrum outside the phantom. The phantom results are supported by Monte Carlo simulations that provide good agreement with the empirical data.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,257 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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