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Enregistrement W1963653124 · doi:10.1088/1742-6596/312/6/062009

Using exotic atoms to keep borders safe

2011· article· en· W1963653124 sur OpenAlexafffund
Trevor J. Stocki, Andrew J. Jason, Haruo Miyadera, N. Hoteling, Andreas Adelmann, R. H. Heffner, A Green, Jason Olsthoorn

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2011
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueX-ray Spectroscopy and Fluorescence Analysis
Établissements canadiensHealth Canada
Organismes subventionnairesDomestic Nuclear Detection OfficePaul Scherrer InstitutTRIUMF
Mots-clésMuonNuclear physicsPhysicsElectromagnetic shieldingShielded cableNuclideExotic atomEngineeringElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Muons, created by a particle accelerator, can be used to scan cargo for special nuclear materials (SNM). These muons have a sufficiently long lifetime and are penetrating enough that they can be used to actively scan cargo to ensure the non-proliferation of SNM. A set of "proof-of-concept" experiments have been performed to show that active muon analysis can be used. Experiments were performed at high intensity, medium energy particle accelerators (TRIUMF and PSI). Negative muons form exotic atoms with one electron replaced by the muon. Since the muon is captured in an excited state, it will give off x-rays which can be detected by high purity germanium detectors. The characteristic x-ray spectrum can be potentially used to identify nuclides. The muonic x-rays corresponding to the SNM of interest have been measured, even with the use of various shielding configurations composed of lead, iron, polyethylene, or fibreglass. These preliminary results show that muon scanning systems can be successfully used to find shielded SNM, helping to ensure the safety of all citizens.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,063
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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