Segmental interpolating spectra for solar particle events and in situ validation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
It is a delicate task to accurately assess the impact of solar particle events (SPEs) on future long-duration human exploration missions. In the past, researchers have used several functional forms to fit satellite data for radiation exposure estimation. In this work we present a segmental power law interpolating algorithm to stream satellite data and get time series of proton spectra, which can be used to derive dosimetric quantities for any short period during which a single SPE or multiple SPEs occur. Directly using the corrected High Energy Proton and Alpha Detector fluxes of GOES, this method interpolates the intensity spectrum of a typical SPE to hundreds of MeV and extrapolates to the GeV level as long as sufficient particles are recorded in the high-energy sensors. The high-energy branch of the May 2012 SPE is consistent with the Band functional fitting, which is calibrated with ground level measurement. Modeling simulations indicate that the input spectrum of an SPE beyond 100 MeV is the major contributor for dose estimation behind the normal shielding thickness of spacecraft. Applying this method to the three SPEs that occurred in 2012 generates results consistent with two sets of in situ measurements, demonstrating that this approach could be a way to perform real-time dose estimation. This work also indicates that the galactic cosmic ray dose rate is important for accurately modeling the temporal profile of radiation exposure during an SPE.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle