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Enregistrement W2312213536 · doi:10.1093/rpd/ncu053

Bubble-detector measurements in the Russian segment of the International Space Station during 2009-12

2014· article· en· W2312213536 sur OpenAlexafffund
M. B. Smith, S. Khulapko, H. R. Andrews, V. Arkhangelsky, H. Ing, B.J. Lewis, R. Machrafi, I. B. Nikolaev, Vyacheslav Shurshakov

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection Dosimetry · 2014
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 StationDetectorBubbleNeutronSpectrometerPhysicsBonner sphereNuclear physicsElectromagnetic shieldingNeutron detectionRadiationNeutron monitorCosmic rayNeutron temperatureOpticsNeutron cross section

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Measurements using bubble detectors have been performed in order to characterise the neutron dose and energy spectrum in the Russian segment of the International Space Station (ISS). Experiments using bubble dosemeters and a bubble-detector spectrometer, a set of six detectors with different energy thresholds that is used to determine the neutron spectrum, were performed during the ISS-22 (2009) to ISS-33 (2012) missions. The spectrometric measurements are in good agreement with earlier data, exhibiting expected features of the neutron energy spectrum in space. Experiments using a hydrogenous radiation shield show that the neutron dose can be reduced by shielding, with a reduction similar to that determined in earlier measurements using bubble detectors. The bubble-detector data are compared with measurements performed on the ISS using other instruments and are correlated with potential influencing factors such as the ISS altitude and the solar activity. Surprisingly, these influences do not seem to have a strong effect on the neutron dose or energy spectrum inside the ISS.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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'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

Citations14
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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