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Enregistrement W1513655537 · doi:10.17146/gnd.2003.6.2.205

IDENTIFIKASI RADIONUKLIDA PEMANCAR GAMMA DI DAERAH PANTAI LEMAHABANG MURIA DENGAN SPEKTROMETRI GAMMA

2003· article· id· W1513655537 sur OpenAlexaff
Sukirno Sukirno, Agus Taftazani

Notice bibliographique

RevueGANENDRA Majalah IPTEK Nuklir · 2003
Typearticle
Langueid
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeological and Geophysical Studies
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

lDENTIFIKASl RADIONUKLlDA PEMANCAR GAMMA DI DAERAH PANTAI LEMAHABANG MURIA DENGAN SPEKTROMETRI GAMMA. Rencana lokasi terpilih Pusat Listrik Tenaga Nuklir (PLTN) yang akan dibangun terletak di sekitar pantai Lemahabang semenanjung Muria Jawa Tengah. Dalam rangka antisipasi kemungkinan terjadi perubahan radioaktivitas karena pembangunan PLTN, perlu dipersiapkan data awal konsentrasi radioaktiviras alami di daerah tersebut. Tujuan utama identifikasi ini dilakukan untuk mengetahui radioaktivitas gamma serta radionuklida lingkungan yang terdapat dalam cuplikan algae, ikan kerapu, sedimen dan air laut. Pengambilan cuplikan, preparasi maupun analisisnya mengacu pada prosedur analisis cuplikan radioaktivitas lingkungan. Instrumen yang digunakan adalah Maestro II EG&G spektrometer γ Ortec dengan detektor Ge(Li). Hasil identifikasi radionuklida alam pemancar γ dengan teknik spektrometri γ menunjukkan ada 6 jenis radionuklida alam yang teridentifikasi yaitu Ra-226 (186,52 keV), Pb-212 (238,75 keV), Pb-214 (395.94 keV), Tl-208 (583,19 keV), Ac-288 (911,07 keV) dan K-40 (1460,7 keV). Radioaktivitas γ untuk semua radionuklida dalam air laut masih jauh di bawah nilai batas radioaktif lingkungan menurut SK DIRJEN BATAN No 294/DJ/1992. Radioaktifitas pemancar γ tertinggi dalam air laut adalah K-40 terukur dengan konsentrasi 5,798 ± 0,537 Bq/L, sedangkan konsentrasi tertinggi yang diijinkan 104 Bq/L.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,026

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,191 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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