Background dose-rates to reference animals and plants arising from exposure to naturally occurring radionuclides in aquatic environments
Notice bibliographique
Résumé
In order to put dose-rates derived in environmental impact assessments into context, the International Commission on Radiological Protection (ICRP) has recommended the structuring of effects data according to background exposure levels. The ICRP has also recommended a suite of reference animals and plants (RAPs), including seven aquatic organisms, for use within their developing framework. In light of these propositions, the objective of this work was to collate information on activity concentrations of naturally occurring primordial radionuclides for marine and freshwater ecosystems and apply appropriate dosimetry models to derive absorbed dose-rates. Although coverage of activity concentration data is comprehensive for sediment and water, few, or in some cases no, data were found for some RAPs, e.g. for frogs (Ranidae) and freshwater grasses (Poaceae) for most radionuclides. The activity concentrations for individual radionuclides in both organisms and their habitat often exhibit standard deviations that are substantially greater than arithmetic mean values, reflecting large variability in activity concentrations. To take account of variability a probabilistic approach was adopted. The dominating radionuclides contributing to exposure in the RAPs are (40)K, (210)Po and (226)Ra. The mean unweighted and weighted dose-rates for aquatic RAPs are in the ranges 0.07-0.39 microGy h(-1) and 0.37-1.9 microGy h(-1) respectively.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».