The SDEMMA model for galactic cosmic ray and its dosimetric application
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Future crewed missions to Mars will encounter substantially elevated radiation levels compared to low Earth orbit operations. To address this challenge, we present the Space-Dependent Energetic cosmic ray Modulation using MAgnetic spectrometer (SDEMMA) model, a novel framework for modeling galactic cosmic ray (GCR) dynamics in deep-space environments. Methods The model employs stochastic differential equations with outer boundary conditions derived from contemporary local interstellar spectrum models. Time-dependent diffusion and drift coefficients were optimized through Markov Chain Monte Carlo parameter fitting against 2006-2019 observational data from the space-borne magnetic spectrometers of AMS-02 and PAMELA. Results SDEMMA extends GCR spectral calculations to radial positions beyond 1.0 AU, explicitly resolving radial gradients under diverse heliospheric conditions. The framework provides spatiotemporally resolved GCR spectra for charge numbers Z=1–28 at rigidities >0.2 GV, covering the inner heliosphere between Earth and Mars and currently the 2006-2019 epoch. Discussion Implementation demonstrates the model's operational utility: dose equivalent rates behind 30 g/cm2 polyethylene shielding during a flux minimum range from 14-17 cSv/yr, with variance attributable to quality factor selection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».