IMBA expert(r): Internal dosimetry made simple
Notice bibliographique
Résumé
In 1997, a collaboration between British Nuclear Fuels plc (BNFL), Westlakes Research Institute and NRPB started, with the aim of producing IMBA (Integrated Modules for Bioassay Analysis), a suite of software modules that implement the new ICRP models for estimation of intakes and doses. This was partly in response to new UK regulations, and partly due to the requirement for a unified approach in estimating intakes and doses from bioassay measurements within the UK. Over the past 5 years, the IMBA modules have been developed further, have gone through extensive quality assurance, and are now used for routine dose assessment by approved dosimetry services throughout the UK. More recently, interest in the IMBA methodology has been shown by the United States Department of Energy (USDOE), and in 2001 an ambitious project to develop a software package (IMBA Expert USDOE Edition) which would meet the requirements of all of the major USDOE sites began. Interest in IMBA Expert is now being expressed in many other countries. The aim of this paper is to outline the origin and evolution of the IMBA modules (the past); to describe the full capabilities of the current IMBA Expert system (the present) and to indicate possible future directions in terms of capabilities and availability (the future).
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,047 |
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 ».