A NEW SEMI-EMPIRICAL AMBIENT TO EFFECTIVE DOSE CONVERSION MODEL FOR THE PREDICTIVE CODE FOR AIRCREW RADIATION EXPOSURE (PCAIRE)
Notice bibliographique
Résumé
The Predictive Code for Aircrew Radiation Exposure (PCAIRE) is a semi-empirical code that estimates both ambient dose equivalent, based on years of on-board measurements, and effective dose to aircrew. Currently, PCAIRE estimates effective dose by converting the ambient dose equivalent to effective dose (E/H) using a model that is based on radiation transport calculations and on the radiation weighting factors recommended in International Commission on Radiological Protection (ICRP) 60. In this study, a new semi-empirical E/H model is proposed to replace the existing transport calculation models. The new model is based on flight data measured using a tissue-equivalent proportional counter (TEPC). The measured flight TEPC data are separated into a low- and a high-lineal-energy spectrum using an amplitude-weighted 137Cs TEPC spectrum. The high-lineal-energy spectrum is determined by subtracting the low-lineal-energy spectrum from the measured flight TEPC spectrum. With knowledge of E/H for the low- and high-lineal-energy spectra, the total E/H is estimated for a given flight altitude and geographic location. The semi-empirical E/H model also uses new radiation weighting factors to align the model with the most recent ICRP 103 recommendations. The ICRP 103-based semi-empirical effective dose model predicts that there is a ∼30 % reduction in dose in comparison with the ICRP 60-based model. Furthermore, the ambient dose equivalent is now a more conservative dose estimate for jet aircraft altitudes in the range of 7–13 km (FL230–430). This new semi-empirical E/H model is validated against E/H predicted from a Monte Carlo N-Particle transport code simulation of cosmic ray propagation through the Earth's atmosphere. Its implementation allows PCAIRE to provide an accurate semi-empirical estimate of the effective dose.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».