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Enregistrement W2030706500 · doi:10.1117/12.485975

Defence R&D Canada research on nuclear methods of landmine detection

2003· article· en· W2030706500 sur OpenAlexafffundabout
John E. McFee, Anthony A. Faust

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2003
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNuclear Physics and Applications
Établissements canadiensDefence Research and Development Canada
Organismes subventionnairesMinistère de la Défense Nationale
Mots-clésNeutron detectionNeutron imagingNeutron sourceNeutron generatorNeutronCollimated lightNeutron temperatureComputer scienceDetectorScintillatorSoftwareOpticsRemote sensingNuclear engineeringPhysicsNuclear physicsEngineeringLaserGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Defence R&D Canada (DRDC) has an active research and development program on detection of landmines using nuclear methods. They are intended for confirmation by detection of characteristic radiation or imaging of back scattered intensity distributions. Both vehicle-mounted and person-portable systems are being developed. Research on thermal neutron analysis (TNA) was initiated in 1994 to provide a confirmation detector for the DRDC developed multisensor, teleoperated, vehicle-mounted, landmine detection system. A version is now commercially available and four units have been fielded by the Canadian Land Forces. A prototype next generation TNA, which uses an electronic neutron generator as a source, has been constructed. Preliminary tests have shown improved performance. Research is now ongoing to investigate the addition of a fast neutron analysis capability to the next generation TNA. Characterization studies and software improvements are being conducted. Related research is investigating whether fast inorganic scintillator materials can provide an improvement in energy resolution. For person-portable applications, both neutron and photon irradiation processes are being investigated. A prototype landmine detector based on neutron moderation imaging has been completed and preliminary images of antipersonnel mine simulants obtained. It consists of a novel thermal neutron imaging system, a unique neutron source to uniformly irradiate the underlying ground and hardware and software for image generation and enhancement. Simulations show that it should provide a significant improvement over non-imaging neutron backscatter systems. X-ray backscatter imaging research is concentrating on non-collimated approaches to enable it to be person-portable. One such method, coded aperture imaging, is being investigated and extensive simulations using Geant4 have demonstrated its merits. Initial joint experiments with UC San Diego, using their HEXIS detector, have been conducted.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,580
Score d'incertitude au seuil0,845

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,009

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,274 · 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
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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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