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Enregistrement W2484465561 · doi:10.1109/aero.2016.7500765

Radiation environment onboard spacecraft at LEO and in deep space

2016· article· en· W2484465561 sur OpenAlexaff
Lembit Sihver, Satoshi Kodaira, Iva Ambrožová, Y. Uchihori, Vyacheslav Shurshakov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensRoyal Military College of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmic rayHealth threat from cosmic raysSpacecraftIonizing radiationRadiation protectionPhysicsSpace environmentElectromagnetic shieldingInterplanetary spaceflightRadiationVan Allen radiation beltAstrobiologySpace explorationEnvironmental scienceAstronomyMagnetosphereIrradiationNuclear physicsSolar windCoronal mass ejection

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is well known that outside the Earth's protective atmosphere and magnetosphere, the environment is very harsh and unfriendly for any living organism, due to the micro gravity, lack of oxygen and protection from high energetic ionizing cosmic radiation, as well as from powerful solar energetic particles (SEPs). The space radiation exposure leads to increased health risks, including tumor lethality, circulatory diseases and damages on the central nervous systems. In case of SEP events, exposures of spacecraft crews may be lethal. Space radiation hazards are therefore recognized as a key concern for human space flight. For long-term interplanetary missions, they constitute a limiting factor since current protection limits might be approached or even exceeded. Better risk assessment requires knowledge of the radiation quality, as well as equivalent doses in critical radiosensitive organs, and different risk coefficient for different radiation caused illnesses and diseases must be developed. The use of human phantoms, simulating an astronaut's body, provides detailed information of the depth-dose distributions, and radiation quality, inside the human body. In this paper we will therefore review the major phantom experiments performed at Low Earth Orbits (LEO) [1]. However, the radiation environment in deep space is different from LEO. Based on fundamental physics principles, it is clear that hydrogen rich, light and neutron deficient materials have the best shielding properties against Galactic Cosmic Rays (GCR) [2,3]. It has also been shown [4,5] that water shielding material can reduce the dose from Trapped Particles (TP), the low energetic part of GCR, and from low energetic SEP events. However, the total dose from GCR, for moderate shielding thicknesses, is actually increasing when increasing the shielding thickness due to the buildup of secondary fragments, protons and neutrons [5]. Examples of promising shielding materials are polyethylene and hydrogen rich carbon composite materials. Nevertheless, not even these shielding materials have been proven to significantly reduce the radiation health risks compared to e.g. aluminum shielding due to the high energetic GCR particles, the created fragments, and the large radiobiological uncertainties in the GCR risk projection [6,7]. A better understanding of the radiobiological effects of GCR are therefore needed, as well as better cancer risk models, and models for estimating the risks for circulatory diseases and damages on the central nervous systems. To reduce the health risks, a combination of passive and active shielding might be a realistic option for long term interplanetary missions, in combination with means to minimizing the time in deep space and to perform the missions during solar maximum to minimize the flux of GCR. Suitable radioprotectors, e.g. agents that act directly to protect cellular component and oppose the action of radiation induced free radicals, and reactive oxygen species, as well as radiomitigators, e.g. agents that accelerate post-radiation recovery and prevent complications, could also be developed. There might also be a need to accept an increased risk for carcinogenesis than what is stated by current dose limits.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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