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Enregistrement W2012033044 · doi:10.1088/0031-9155/54/6/n01

Response to ‘Comments on ‘Ionization chamber volume determination and quality assurance using micro-CT imaging’’

2009· article· en· W2012033044 sur OpenAlexaff
Andrea McNiven, Joseph Umoh, Tomas Kron, David W. Holdsworth, Jerry Battista

Notice bibliographique

RevuePhysics in Medicine and Biology · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAdvanced Radiotherapy Techniques
Établissements canadiensRobarts Clinical TrialsLondon Health Sciences CentreWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIonization chamberQuality assuranceVolume (thermodynamics)Nuclear medicineMaterials scienceQuality (philosophy)Medical physicsBiomedical engineeringIonizationMedicinePhysicsIon

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Air ionization chamber dosimetry plays a crucial role in international dose calibration for the radiotherapy clinical environment. Micro-CT images of ion chambers can play an important role in quality assurance of these devices by detecting internal geometry, materials and defects non-invasively, as we demonstrated (McNiven et al 2008 Phys. Med. Biol. 53 5029–43). We also suggested that electric-field simulation based upon these accurate chamber-specific 3D images rather than manufacturer blueprints could be valuable in assessing ionometric sensitivity. As recently performed by Ross et al these electric field simulations play a vital role in understanding key components that contribute to the chamber sensitive volume and ionization calibration coefficients.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,041
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,041
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0330,022
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,015

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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