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Enregistrement W2210889614 · doi:10.1002/2015ja021715

Using orbital tethers to remediate geomagnetic radiation belts

2016· article· en· W2210889614 sur OpenAlexafffund
Mathias Hudoba de Badyn, R. Marchand, R. D. Sydora

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Space Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSolar and Space Plasma Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPitch angleVan Allen radiation beltPhysicsRadiationComputational physicsScatteringParticle (ecology)Particle radiationCharged particleOrbit (dynamics)OpticsMagnetosphereMagnetic fieldAerospace engineeringAstronomyGeologyIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Van Allen radiation belts pose a hazard to spacecraft and astronauts, and similar radiation belts around other planets pose a hazard to interplanetary probes. We discuss a method of remediating these radiation belts first proposed by Danilov and Vasilyev, and recently improved by Hoyt, Minor, and Cash, where a long, charged tether is placed in orbit inside a radiation belt. In this approach, an electric field of the tether scatters the belt particles into a pitch angle loss cone leading to absorption of the particles in the atmosphere. A test particle calculation is presented which computes the scattered pitch angle of belt particles as a function of initial pitch angle and gyrophase for different particle energies. The moments of the resulting distribution of scattered angle versus initial pitch angle are used to compute the number density of the belt as a function of time using a Fokker‐Planck diffusion approximation. Finally, we use the characteristic timescales of scattering for particles of different energies to discuss the feasibility of using such a system of tethers as a long and short‐term remediation solution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,314 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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