MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1503387605

Bubble detector for neutron and gamma discrimination

2010· article· en· W1503387605 sur OpenAlexaboutno aff
S.G. Vaijapurkar

Notice bibliographique

RevueRadiation Protection and Environment · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDosimeterNeutronNeutron detectionNuclear physicsPhysicsNuclear engineeringDetectorGamma rayBubbleRadiochemistryRadiationOpticsChemistryEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Depending on neutron energy, a number of personnel neutron dosimeters such as NTA film, Albedo TLD dosimeter and Nuclear Track Detectors (CR39) have been developed and reported so far. At present, CR-39 is in use as personnel neutron dosimeters for neutron monitoring of occupational workers in most of the nuclear installations due to non-availability high sensitive real time gamma insensitive personnel neutron dosimeters as per ICRP recommendations. The Superheated Emulsion Detector or bubble detector assess the magnitude of detrimental effects on health of person exposed to neutron radiation in terms of absorbed dose or equivalent dose even in presence of high gamma radiations flux in real time unlike nuclear track detectors. Bubble Technology Industries (BTI), Canada and Aphel Enterprises, USA have commercialized these type of bubble detectors for neutron and gamma measurements. The paper will elaborate the basic principle, special features, mechanism of bubble formation, national and international status including it's applications in accelerator Physics, Medical sciences, nuclear submarine and neutron /gamma dose measurements in nuclear reactors. These detectors may be most popular in due course among health physicists due to it's reusability and precise measurements for neutron measurements in reactor environment, pulse neutron measurements and personal neutron dosimetery.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,712
Score d'incertitude au seuil0,251

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)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,197 · 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'étudeAutre devis
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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRadiation Protection and EnvironmentMême sujetNuclear Physics and ApplicationsTravaux en français237 207