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Enregistrement W2574707709 · doi:10.1002/2016je005206

Dependence of the Martian radiation environment on atmospheric depth: Modeling and measurement

2017· article· en· W2574707709 sur OpenAlexaff
Jingnan Guo, Tony C. Slaba, C. Zeitlin, R. F. Wimmer‐Schweingruber, Francis F. Badavi, Eckart Böhm, S. Böttcher, D. E. Brinza, Bent Ehresmann, Donald M. Hassler, Daniel Matthiä, Scot Rafkin

Notice bibliographique

RevueJournal of Geophysical Research Planets · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiation Therapy and Dosimetry
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMars Exploration ProgramMartianCosmic rayMartian surfaceAtmosphere of MarsEnvironmental scienceAstrobiologyAtmospheric sciencesPhysicsMars landingExploration of MarsAstronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The energetic particle environment on the Martian surface is influenced by solar and heliospheric modulation and changes in the local atmospheric pressure (or column depth). The Radiation Assessment Detector (RAD) on board the Mars Science Laboratory rover Curiosity on the surface of Mars has been measuring this effect for over four Earth years (about two Martian years). The anticorrelation between the recorded surface Galactic Cosmic Ray‐induced dose rates and pressure changes has been investigated by Rafkin et al. (2014) and the long‐term solar modulation has also been empirically analyzed and modeled by Guo et al. (2015). This paper employs the newly updated HZETRN2015 code to model the Martian atmospheric shielding effect on the accumulated dose rates and the change of this effect under different solar modulation and atmospheric conditions. The modeled results are compared with the most up‐to‐date (from 14 August 2012 to 29 June 2016) observations of the RAD instrument on the surface of Mars. Both model and measurements agree reasonably well and show the atmospheric shielding effect under weak solar modulation conditions and the decline of this effect as solar modulation becomes stronger. This result is important for better risk estimations of future human explorations to Mars under different heliospheric and Martian atmospheric conditions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,720
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,259 · 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.

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

Citations41
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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