Accurate determination of dose‐point‐kernel functions close to the origin using Monte Carlo simulations
Notice bibliographique
Résumé
Dose-point-kernel (DPK) functions are used extensively for the dosimetry of gamma and beta emitters in many physical problems. These functions are usually obtained from Monte Carlo simulations where the energy deposited in concentric spherical shells around a point source is tallied. The energy scored in a spherical shell divided by the shell mass is taken as the dose at some effective radius R(eff) of the shell. The effective radius R(eff), defined as the distance of a hypothetical zero-thickness scoring region from the source, can be evaluated in different ways for a finite thickness scoring region. For a shell thickness that is very small compared to the distance from the origin, this exact evaluation method becomes unimportant and the arithmetic mean is usually an accurate estimator for R(eff). However, accurately determining R(eff) can be problematic for the innermost regions when the radial dose function D(r) varies considerably over the finite spherical shell thickness. In this work, a new method for determining R(eff) is introduced which yields consistent results for any shell thickness, thus improving on previous Monte Carlo calculations for DPKs at or near the origin. Dimensionless DPK functions for monoenergetic electrons were reevaluated using EGSnrc with an emphasis on accuracy and consistency near the origin using our new method for determining R(eff). These improved functions were implemented in a software code to calculate the DPKs for an exhaustive list of 546 beta emitters, thus extending the compilation from previous works.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».