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Enregistrement W1151871687 · doi:10.2172/1062519

WOSMIP II- Workshop on Signatures of Medical and Industrial Isotope Production

2011· report· en· W1151871687 sur OpenAlexaff
Murray A. Matthews, Pascal Achim, Randy Bell, Ted W. Bowyer, Damien Braekers, Ed Bradley, Budi Briyatmoko, Helena Berglund, Johan Camps, Eduardo Carranza, Fitz Carty, Richard DeCaire, Benoît Deconninck, Lars E. DeGeer, Michael Druce, Judah I. Friese, Robert Hague, Ian Hoffman, Kirill Khrustalev, John C. Lucas, Aleski Mattila, E. Nava, Mika Nikkinin, C. Papastefanou, G. Piefer, Eduard Quintana, Ole Ross, Michel Rotty, Mohammad Sabzian, Paul R. J. Saey, A. A. Sameh, Majid Safari, Michael Schöppner, Petra Siebert, Klaus K. Unger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNuclear and radioactivity studies
Établissements canadiensHealth CanadaNordion (Canada)
Organismes subventionnairesAdvanced Research Projects AgencyComisión Nacional de Energía Atómica, Gobierno de ArgentinaBadan Tenaga Nuklir NasionalU.S. Department of Energy
Mots-clésTreatyProduction (economics)RadionuclideEnvironmental scienceComputer scienceEngineeringBusinessPolitical scienceLawNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Medical and industrial fadioisotopes are fundamental tools used in science, medicine and industry with an ever expanding usage in medical practice where their availability is vital. Very sensitive environmental radionuclide monitoring networks have been developed for nuclear-security-related monitoring [particularly Comprehensive Test-Ban-Treaty (CTBT) compliance verification] and are now operational.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,803
Score d'incertitude au seuil0,643

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 recherche0,0010,001
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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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